人工知能を用いた糖尿病性網膜症スクリーニングの改善：カスタム開発の設計、評価および前後比較研究
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：Improving diabetic retinopathy screening using artificial intelligence: design, evaluation and before-and-after study of a custom development.
雑誌名：Front Digit Health. 2025; 7: 1547045.
概 要：
この研究は、糖尿病性網膜症（DR）のスクリーニングプログラムにおいて、AI支援の重要性を示しています。スペインのナバラ大学病院では、一般開業医（GP）が網膜画像を評価し、眼科医に患者を紹介する二次スクリーニングを行っています。本研究では、GPの要件に基づいて開発されたAIツール「NaIA-RD」を紹介し、その実装とDRおよび網膜画像の質評価を統合したシステムの特異性を強調しています。NaIA-RDの導入前後で19,828人と22,962人の患者を比較した前後研究を通じて、その影響を測定しました。
方 法：
この研究は、ナバラ大学病院でのカスタムAIツール「NaIA-RD」の導入に関する前後比較研究です。患者数は、NaIA-RD導入前の19,828人と導入後の22,962人です。NaIA-RDは、GPのスクリーニング支援を目的としており、DRと網膜画像の質評価を一つのシステムで行います。
結 果：
NaIA-RDは、3/4のGPのスクリーニング基準に影響を与え、感度を向上させました。非紹介提案に対するNaIA-RDとGPの一致率は94.6%以上でしたが、紹介提案に対しては23.4%から86.6%と変動がありました。眼科医は、紹介提案に対するNaIA-RDの誤りを大半（93%）が紹介可能と判断しました。自律的な設定では、NaIA-RDは視覚化の作業負担を4.27倍軽減し、GPが紹介した視力を脅かすDRのケースを見逃すことはありませんでした。
結 論：
NaIA-RDによってDRスクリーニングの効果が向上し、第一レベルのスクリーニングを自律的に行うことが安全に可能であることが示されました。AIデバイスが臨床ワークフローにシームレスに統合されることで、長期的に臨床経路の改善に寄与する可能性があります。