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■AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指す｜佐賀大学・オプティム

参考画像：佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ（2016/12/22、OPTiM・佐賀大学ニュースリリース）

佐賀大学とオプティム、IoT・AIを活用した未来型医療の共同研究・実証を行うべく包括的に連携「メディカル・イノベーション研究所」を設立へ

（2016/12/22、OPTiM・佐賀大学）

研究の第一弾として、佐賀大学とオプティムでは、臨床画像データをAIに画像解析させることで、「緑内障」、「糖尿病網膜症」、「加齢黄斑変性」の早期発見・治療を目指してまいります。佐賀大学がもつ過去の臨床画像データを匿名化したうえで、「OPTiM Cloud IoT OS」のAIを用いて深層学習による機械学習を行うことで、コンピューターによる診断支援を実施していきます。

佐賀大学と株式会社オプティムは、IoT・AI（人工知能）といったテクノロジーを活用した未来型医療の共同研究・実証を行う「メディカル・イノベーション研究所」を設立し、研究の第一弾として、AIが眼底画像を画像解析して「緑内障」「糖尿病網膜症」「加齢黄斑変性症」の早期発見を目指していくそうです。

GOOGLE、人工知能（AI）「DEEPMIND」を目の病気（糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症）の診断に活用によれば、Googleは英国営保健サービス（NHS）と提携し、人工知能（AI）プロジェクト「DeepMind」を糖尿病網膜症と加齢黄斑変性症という目の病気の診断に活用するシステムの構築を目指していたり、また、糖尿病網膜症を網膜写真から見つけるディープラーニング用アルゴリズムを開発｜GOOGLEによれば、Googleは、網膜写真から糖尿病網膜症（Diabetic retinopathy (DR)）を見つけるためのディープラーニング（深層学習）用アルゴリズムを開発するなど、目の病気の画像解析に人工知能を活用する事例が出てきています。

将来的には「OPTiM Cloud IoT OS」に集積された臨床ビッグデータを活用することで、眼底画像から新たな疾患（心筋梗塞、脳血管障害やアルツハイマー型認知症など）の発症予測や、モバイル機器による簡易診断で早期発見を行うなど、新しい眼底診断・治療手法の創出を目指します。

眼底検査は目の病気だけでなく、最近では、眼底検査が将来の病気の発症予測につながることを示唆する研究も出てきています。

眼底検査で糖尿病や高血圧、緑内障、加齢黄斑変性などの病気の予測ができるによれば、眼底検査は、内臓の血管を生きた状態で見ることができる唯一の検査であり、これによって、血管の変化から、高血圧や糖尿病などの病気の早期発見につながるのだそうです。

• 血圧が正常であっても眼底検査の結果、「網膜細動脈」と呼ばれる、血管のサイズが細い人の方が太い人に比べて、５年後に高血圧を発症するリスクが高い
• 「加齢黄斑変性症」も、その重症度と、脳卒中や心疾患、認知症の発症率との間に関連がある
• 脳卒中の場合では、より重症の新生血管を伴う加齢黄斑変性症は発症リスクが約２倍高い

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• 近視の子供が将来「病的近視」により失明するリスクを眼底検査で早期発見｜東京医科歯科大

■緑内障とは？

緑内障とは、目が正常な機能を保てる「適正な眼圧」以上の眼圧のために、視神経が障害され、視野が欠けてくる病気。

緑内障になると、眼圧などによって、視神経のミトコンドリア輸送が止まり、視神経の軸索がダメージを受け、視神経が死ぬ、と考えられています。

一度障害を受けた視神経は、再生することがないため、緑内障は失明する危険を伴う大変怖い病気といわれています。

ただ、緑内障の中には、眼圧が正常範囲（１０～２１mmHg）であっても緑内障になってしまう正常眼圧緑内障もあるため、眼圧だけで緑内障かどうかは決められません。

近年、緑内障は若年化・増加傾向にあるといわれており、早期発見、早期治療が大切なので、40歳前後の方は、一度眼科での検査をおすすめします。

緑内障のリスク要因を４つの類型に自動で分類する手法を開発｜東北大・トプコンによれば、緑内障のリスク要因としては、眼圧の上昇による視神経の障害が主な要因ですが、その他にも、血流障害、近視、血管の痙攣（スパスム）なども緑内障の悪化に関わっており、どの要因が影響しているかによって治療法も異なってきます。

視神経の変形を肉眼で判定し、分類作業を行なう上で、従来は、医師の経験や主観的な要素が大きく、また一般的な診療所では分類が難しいことが問題となっていました。

緑内障のリスク要因を４つの類型に自動で分類する手法を開発｜東北大・トプコンによれば、緑内障のリスク要因を４つの類型に自動で分類する手法によって、分類作業が自動化したことにより、経験の浅い医師でもできるようになり、また、標準化することによって、適切な治療を選択できるようになることが期待されていますが、AIによる眼底画像から画像解析を行う技術が進歩することによって、眼科医が診断する上での大きな助けになることが期待されます。

→　緑内障　について詳しくはこちら

■糖尿病網膜症とは？

糖尿病網膜症は、糖尿病の三大合併症の一つ。

糖尿病網膜症、糖尿病性神経障害、糖尿病性腎症を3大合併症と呼びます。

糖尿病網膜症は、日本の中途失明原因の第２位で、年間約３０００人がこの疾患で失明しているともいわれるそうです。

網膜は、瞳から入った光の明暗や色を感知する組織で、細かい血管が密集しています。

そのため、高血糖状態が続くと血管の閉塞障害と血液凝固異常がおき、眼内の血管が徐々に詰まって、網膜に栄養や酸素が届かなくなります。

そのような状態になると、網膜に新しい血管が生まれ、酸素不足などを補おうとします。

しかし、この新生血管はもろく、少しの刺激でも出血し、重篤化（じゅうとくか：病気がより悪い状態になること）すると網膜剥離を起こし、失明してしまいます。

アメリカの糖尿病患者の約３割が糖尿病網膜症にかかっている！？によれば、米疾病対策センター（ＣＤＣ）などの研究チームによれば、アメリカの糖尿病患者のうち3割近くが糖尿病網膜症にかかっているそうです。

しかし、糖尿病診断後１年以内に「眼科を受診しない」が６割｜糖尿病網膜症の予防に関する実態・意識調査で紹介したバイエル薬品と参天製薬が２型糖尿病患者1000人を対象に行った調査によれば、糖尿病の診断後、１年以内に眼科を受診しない患者が約６割にのぼることがわかったそうです。

眼科検診で失明が36％減少する！｜緑内障・糖尿病網膜症・変性近視・加齢黄斑変性・白内障が失明の主な原因で紹介した杏林大学大学院医学研究科の山田昌和教授（眼科）は、眼科検診によって5つの病気の発見率や失明の減少率を調べたところ、失明は緑内障で45％減、加齢黄斑変性で41％減、変性近視で24％減、糖尿病網膜症で17％減、白内障で4％減となり、5つ全体で検討したところ、失明を36％減少させることができると予測しています。

→　糖尿病網膜症　について詳しくはこちら

■加齢黄斑変性症とは？

「黄斑部（おうはんぶ）」は網膜の中心にあり、ここが物を見る中心となっています。

黄斑部は直径2mm、厚さ0.2mmにすぎませんが、黄斑部が私たちの視力を支えています。

正常な黄斑部には、カロテノイド系色素ルテインとゼアキサンチンが集中的に分布しています。

加齢黄斑変性症の患者の場合、黄斑部のルテインとゼアキサンチンが減少しています。

加齢黄斑変性症とは、この黄斑部が何らかの原因で変性し、黄斑部を再生しようと網膜の外側の脈絡膜から細かい血管（脈絡膜新生血管）が発生します。

「新生血管（しんせいけっかん）」は、正常な状態では存在しないのですが、血管がつまり、網膜のすみずみまで酸素が行き渡らなくなると、網膜が酸欠状態になり、新しい血管を生やして酸素不足などを補おうとします。

この新生血管は構造がもろく、容易に出血してしまい、これにより網膜に障害が起こります。

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■まとめ

人工知能を医療に活用しようとする研究が続々とニュースで紹介されています。

技術の進歩によって、医師の診断の助けになるような研究が進んでいくといいですね。

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■AIで糖尿病患者の症状が悪化する原因の一つである「受診中断」を予測するシステムを開発｜NTT・東大

参考画像：病態悪化につながる患者行動をAIが予測～2017年度から複数病院データベースでの評価を開始～（2017/2/3、NTT）｜スクリーンショット

病態悪化につながる患者行動をAIが予測～2017年度から複数病院データベースでの評価を開始～

（2017/2/3、NTT）

本モデルは、電子カルテデータやそこから生成された特徴量を入力して予約不履行（受診が途絶えるきっかけとなり得る予約外来の不受診）と受診中断リスク順位（将来の受診中断日までの日数の長さによる患者の順位付け）の2つを予測します。本モデルを2011年から2014年にかけて東京大学医学部附属病院に糖尿病の治療で通院している患者約900名の電子カルテデータを用いて評価したところ、優れた予測性能（予約不履行はAUC*4=0.958、F値*5=0.704、受診中断リスク順位は正解率*6=0.706）を確認しました。この精度（F値）は、本モデルが不受診となった予約のうちの7割を予測できていることを意味しています。また、新たに予約登録日*7や予約日*8の曜日、予約登録日と予約日の間隔など、これまで医師が気づかなかった患者の予約行動に関わる項目が予測に影響を与えていることもわかりました。

NTTと東京大学は共同で、NTTグループのAI技術（corevo™）を活用し、約900名の糖尿病患者の電子カルテデータを利用して、糖尿病患者の症状が悪化する原因の一つである患者行動「受診中断」を予測するシステムを開発したそうです。

このシステムは、受診中断を7割の精度で予測できることから、通院をやめる可能性がある患者に対して、受診させるアプローチをとりやすくしてくれることが期待されます。

糖尿病予備軍に電話で予防のアドバイスを続けることで発症率が4割下がる｜国立病院機構京都医療センターで紹介した国立病院機構京都医療センターによれば、糖尿病予備軍の人に電話で予防のアドバイスを続けることで、発症率が4割下がったそうです。

糖尿病患者の治療継続は半数にとどまるによれば、糖尿病の合併症を予防するには、医師と相談しながら、治療を継続していく必要があり、患者の大半もその治療方針を理解し、治療の重要性を認識しているのですが、治療を継続していくことができない人が半数もいるそうです。

その理由としては、治療に伴う経済的な負担や治療継続へのストレスから治療を続けていくことができないないことが主な理由でしたが、その他の理由としては、継続するのが面倒という人もいるのではないでしょうか。

今回のシステムを活用して、通院をやめる可能性がある患者に対して、励ましたり、長続きする運動法を一緒に考えるなど寄り添って治療を行うことにより、糖尿病の治療を継続しやすくしてくれるではないでしょうか。

→　糖尿病の症状・初期症状　について詳しくはこちら

→　糖尿病危険度チェック　について詳しくはこちら

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