網膜写真から糖尿病性腎疾患を検出する深層学習アルゴリズムの開発
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：Deep learning algorithms to detect diabetic kidney disease from retinal photographs in multiethnic populations with diabetes.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2023 Nov 17; 30(12): 1904-1914. doi: 10.1093/jamia/ocad179.
概 要：
本研究は、糖尿病患者の網膜写真から糖尿病性腎疾患（DKD）を検出する深層学習アルゴリズム（DLA）を開発し、マルチエスニック集団における性能を評価することを目的としています。6066人の糖尿病患者から得たデータを用いて、画像のみ、リスクファクター（RF）のみ、RFデータと画像モデルの標準化zスコアを組み合わせたハイブリッドモデルの3つを訓練しました。モデルの内部検証と外部検証を行い、DKDのスクリーニングにおけるDLAの可能性を示しました。
方 法：
この研究では、6066人の糖尿病患者を対象に、3つのモデルを訓練しました。1つ目は画像のみ、2つ目は年齢、性別、民族、糖尿病の期間、HbA1c、収縮期血圧を調整したリスクファクターのみの多変量ロジスティック回帰モデル、3つ目はリスクファクターと画像モデルの標準化zスコアを組み合わせたハイブリッドモデルです。データはシンガポールの統合糖尿病網膜症プログラム（SiDRP）から取得し、内部検証には5分割交差検証を使用しました。
結 果：
SiDRPでの検証結果は、画像のみのAUCが0.826、リスクファクターのみが0.847、ハイブリッドモデルが0.866でした。SEED研究では、画像のみ0.764、リスクファクターのみ0.802、ハイブリッドモデル0.828でした。SMART2Dでは、画像のみ0.726、リスクファクターのみ0.701、ハイブリッドモデル0.761でした。
結 論：
網膜画像を用いたDLAは、糖尿病患者におけるDKDのスクリーニング補助としての可能性が示されました。これは、網膜画像から糖尿病網膜症を診断する既存のDLAシステムに付加価値をもたらし、DKDの一次スクリーニングを促進することが期待されます。