網膜画像による疾患検出の進展：系統的レビュー
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Advances in disease detection through retinal imaging: A systematic review
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Aug; 194: 110412. doi: 10.1016/j.compbiomed.2025.110412. Epub 2025 Jun 06.
概 要：
本研究は、網膜画像を用いた疾患検出における機械学習（ML）技術の利用についての系統的文献レビューを提供します。眼疾患および非眼疾患は、早期に検出・管理されない場合、視力障害や失明を引き起こす可能性があり、多くの人々が早期治療によって失明を防ぐことができます。医療画像や診断ツールの進展にもかかわらず、手動での疾患検出は依然として労力を要し、専門家の経験に依存しています。本レビューでは、網膜画像からの疾患検出におけるML技術の効率を分析し、深層学習や従来のMLモデルの精度、感度、特異度に関する成果を強調します。また、いくつかの重要な課題を特定し、これらの課題に対処するための将来の研究方向を提案します。
方 法：
本研究は、網膜画像を用いた疾患検出に関する文献を系統的にレビューする方法論を採用しています。さまざまな深層学習および従来の機械学習モデルの効率を分析し、精度、感度、特異度に関するデータを収集しました。
結 果：
レビューでは、網膜画像からの疾患検出におけるML技術の成果を示し、特に深層学習モデルが高い精度を達成していることが確認されました。しかし、いくつかの重要な課題が依然として存在することが明らかになりました。
結 論：
機械学習は、眼疾患および非眼疾患の診断精度を向上させる可能性を秘めています。これらの課題を克服することで、より信頼性の高い効果的な疾患管理が実現できると期待されます。