網膜蛍光眼底造影の解釈における生成的人工知能と人間の専門家評価
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Generative artificial intelligence for fundus fluorescein angiography interpretation and human expert evaluation
雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Jul 02; 8(1): 396. doi: 10.1038/s41746-025-01759-z. Epub 2025 Jul 02.
概 要：
本研究は、網膜蛍光眼底造影（FFA）の解釈において、眼科医の意思決定プロセスを模倣する診断監視型コントラスト学習フレームワーク「InterpreFFA」を提案します。FFAは脈絡網膜疾患の診断における金標準ですが、その解釈には高度な専門知識と時間が必要です。InterpreFFAは、複数のセンターから得られたデータセットで検証され、従来のモデルと比較して優れた性能と一般化能力を示しました。シミュレーションされた臨床環境で、2人の研修医がInterpreFFAを用いてFFA症例を診断し、6人の認定眼科医が生成された報告書を評価しました。
方 法：
この研究は、診断監視型コントラスト学習フレームワーク「InterpreFFA」を用いたもので、複数のセンターからのデータセットで検証されました。2人の研修医がFFA症例を診断し、生成された報告書は6人の認定眼科医によって5段階のリッカート尺度で評価されました。主要評価指標は診断精度と報告時間です。
結 果：
InterpreFFAは診断精度を85.55%から90.34%に改善し（p<0.05）、報告時間を153.93秒から108.08秒に短縮しました（p<0.001）。AI生成の報告書は手動の報告書よりも若干低いスコア（4.12 vs. 4.38, p<0.01）でしたが、臨床効率を向上させる有望でコスト効果の高い補助ツールであることが示されました。
結 論：
InterpreFFAは、FFAの解釈において診断精度を向上させ、報告時間を短縮する可能性があり、臨床現場での効率を高めるための有用なツールとして期待されます。