臨床現場における加齢黄斑変性を検出する自動AIシステムの検証に関する前向き研究
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年7月30日
タイトル：A prospective study for validating an automated AI-based system for detecting age-related macular degeneration in clinical settings.
雑誌名：Sci Rep. 2026 Jul 29; 16(1): doi: 10.1038/s41598-025-94866-6.
概 要：
加齢黄斑変性（AMD）は、世界的な失明の主要な原因です。早期発見は、進行を遅らせたり止めたりするための予防策を実施するために重要です。本研究では、50歳以上の未診断の成人において、AIシステムが参照可能なAMD（mteAMD）を検出する性能を評価しました。ニューヨーク市の3つのプライマリケアクリニックと3つの一般眼科クリニックから845名を募集し、非散瞳眼底写真を撮影しました。検証のために、散瞳画像を3人の眼科医がレビューし、AMDの有無や進行度を分類しました。AIシステムの性能は、専門家の評価と比較して評価されました。
方 法：
本研究は、845名の参加者を対象とした前向き研究です。参加者は、ニューヨーク市の3つのプライマリケアクリニックと3つの一般眼科クリニックから募集されました。非散瞳の眼底写真を撮影し、散瞳画像は3人の眼科医によってAMDの進行度に基づいて分類されました。AIシステムの性能は、AUC、感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率などの指標を用いて評価されました。
結 果：
AIシステムは、mteAMDを特定する際に、被験者レベルでAUC 0.92、感度90.27%、特異度83.36%を達成しました。これにより、実際の臨床現場におけるAMDの早期診断とスクリーニングの強力な可能性が示されました。
結 論：
AIシステムは、加齢黄斑変性の早期診断において高い性能を示し、臨床現場でのスクリーニングツールとしての利用が期待されます。