MEDICINE & AI

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）を検出するための深層学習アルゴリズム（DLA）を開発し、多民族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、及び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。モデルの内部検証には5分割交差検証を使用し、外部テストには2つの独立したデータセットを利用しました。 方　法： この研究では、6066人の糖尿病患者を対象にしたコホート研究を行い、3つのモデルを訓練しました。モデルは、画像のみ、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、及び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、内部検証を行いました。外部テストには、シンガポールの2つの独立したデータセット（SEED研究、SMART2D）と、オーストラリア及び北アイルランドの2つのコホートを使用しました。 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では、画像のみが0.764、リスクファクターのみが0.802、ハイブリッドが0.828でした。SMART2Dでは、画像のみが0.726、リスクファクターのみが0.701、ハイブリッドが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。このシステムは、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提供し、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。