MEDICINE & AI

タイトル：Smart diabetic foot ulcer scoring system 雑誌名：Sci Rep. 2024 May 21; 14(1): 11588. 概　要： 本研究は、糖尿病足潰瘍（DFU）の評価方法における客観性と一貫性の欠如を解決するために、人工知能（AI）と画像解析技術を取り入れた「スマート糖尿病足潰瘍スコアリングシステム（ScoreDFUNet）」を開発・評価することを目的としています。ScoreDFUNetは、DFU画像を「潰瘍」「感染」「正常」「壊疽」の領域に正確に分類し、テストセットで95.34%の高い精度を達成しました。皮膚科医との比較評価では、当アルゴリズムはジュニアおよび中堅の皮膚科医のパフォーマンスを常に上回り、シニア皮膚科医の評価に近い結果を示しました。このAIシステムは、医療専門家にとって貴重なツールとなり、糖尿病足潰瘍の評価におけるケア基準の向上に寄与することが期待されます。 方　法： 本研究では、AIと画像解析技術を用いたScoreDFUNetを開発し、DFU画像を「潰瘍」「感染」「正常」「壊疽」に分類する精度を評価しました。テストセットにおける精度は95.34%であり、精度、再現率、F1スコアも高い結果を示しました。皮膚科医との比較評価を通じて、アルゴリズムのパフォーマンスを検証しました。 結　果： ScoreDFUNetは、DFU画像を正確に分類し、テストセットで95.34%の精度を達成しました。皮膚科医との比較評価では、当アルゴリズムはジュニアおよび中堅の皮膚科医を上回り、シニア皮膚科医の評価に近い結果を示しました。Bland-Altmanプロットや有意性検定を用いた厳密な分析により、アルゴリズムの堅牢性と信頼性が確認されました。 結　論： ScoreDFUNetは、糖尿病足潰瘍の評価において高い精度を示し、医療専門家の診断を補完する有用なツールであることが示されました。このAIシステムは、糖尿病足潰瘍のケア基準の向上に寄与する可能性があります。