肝線維症の自宅モニタリングのためのAI搭載舌画像モデル
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：An AI-powered tongue image model for home-based monitoring of liver fibrosis
雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Dec 19; 9(1): 67.
概 要：
本研究では、肝線維症の早期発見を目的としたAIモデル「TongVMoe」を開発しました。舌診断は非侵襲的かつコスト効果の高い健康状態の洞察を提供しますが、その主観性が臨床的信頼性を制限しています。TongVMoeは、1601人の患者から得た2202枚の舌画像を用いて肝線維症を検出し、同時に7つの舌の特徴を分類するマルチタスク深層学習モデルです。このモデルは、AUC 0.8061を達成し、従来の最先端手法を上回りました。さらに、WeChatミニプログラムに統合し、リモートスクリーニングをシミュレーションした結果、77.8%の精度と86.2%の感度を達成しました。
方 法：
この研究は、1601人の患者から収集した2202枚の舌画像を用いたマルチタスク深層学習モデルの開発を行いました。主要評価指標はAUCで、肝線維症の検出において0.8061を達成しました。また、舌の特徴認識においては、亀裂で0.9752、脂っこいコーティングで0.9232のAUCを示しました。
結 果：
TongVMoeは、肝線維症の検出においてAUC 0.8061を達成し、従来の手法を上回る性能を示しました。舌の特徴の中で、出血斑は肝線維症との強い相関を示し（χ²=19.516, P<0.001）、リモートスクリーニングでは77.8%の精度と86.2%の感度を達成しました。
結 論：
TongVMoeは、肝線維症の早期検出とモニタリングにおいて解釈可能でモバイル対応のツールとしての可能性を示しました。特に資源が限られた地域での利用が期待されます。