オーストラリアのプライマリケアにおける自動網膜写真撮影とAIによる心血管疾患リスク評価の実現可能性、精度および受容性：実用的試験
カテゴリ：手術支援
公開日：2025年10月24日
タイトル：Real-world feasibility, accuracy and acceptability of automated retinal photography and AI-based cardiovascular disease risk assessment in Australian primary care settings: a pragmatic trial.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Feb 24; 8(1): 122. doi: 10.1038/s41746-025-01436-1. Epub 2025 Feb 24.
概 要：
本研究は、オーストラリアのプライマリケアにおける自動網膜写真撮影とAIを用いた心血管疾患（CVD）リスク評価システム（rpCVD）の実際の精度、実現可能性、受容性を評価することを目的としています。45～70歳の参加者361人を対象に、網膜画像を自動カメラで撮影し、rpCVDリスクスコアを生成しました。このスコアは、WHOのCVDリスクスコアと比較されました。rpCVDは、網膜画像のみを用いて10年後のCVD発生を予測する精度がWHOスコアと同等であることが示され、参加者の92.5%がシステムに満足していると報告しました。
方 法：
本研究は、オーストラリアのビクトリア州の2つの一般診療所から参加者を募集した実用的試験です。参加者は、網膜カメラを用いて画像を撮影し、深層学習アルゴリズムによってrpCVDリスクスコアが生成されました。rpCVDスコアはWHOスコアと比較され、10年後のCVDイベントの予測精度は受信者動作特性曲線（AUC）を用いて評価されました。
結 果：
361人の参加者のうち339人がrpCVDリスクスコアを受け取り、93.9%の画像成功率を達成しました。rpCVDスコアはWHOスコアと中程度の相関を示し（PCC = 0.526）、10年後のCVD予測においてrpCVDのAUCは0.672、WHOスコアは0.693でした。参加者の92.5%と一般医師の87.5%がシステムに満足していると回答しました。
結 論：
自動rpCVDシステムは、WHOのCVDリスクスコアと同等の予測精度を示し、プライマリケアにおける迅速で簡便、非侵襲的なCVDリスク評価の可能性を示唆しています。これは、より複雑な臨床手続きの必要性を回避することができることを意味します。