令和6年度 学際共創プロジェクト【ヘルスサイエンス部門・医療イノベーション】
「フックス角膜内皮ジストロフィーの検査画像を用いたAIによる自動診断技術等の開発」
研究代表者： 西田 幸二（医学系研究科眼科学）
研究分担者： 大家 義則（医学系研究科眼科学）、川崎 良（医学系研究科公衆衛生学）
長原 一（D3C）、中島 悠太（D3C）、王 博文（D3C）
研究の背景
フックス角膜内皮ジストロフィー（Fuchs endothelial corneal dystrophy: FECD）は加齢とともに両眼の角膜内皮細胞数が減少し、角膜に浮腫性混濁を生じることで視力が低下する疾患です。現在のところ初期患者に対する有効な治療法は存在せず、末期患者に対する角膜移植が唯一の治療法となっています。FECDは細隙灯顕微鏡検査による診断や重症度判定が一般的ですが、世界的に汎用されているmodified Krachmer分類では、検者による細隙灯顕微鏡を用いた主観的判定であることからinter-observer agreementが低いことが知られています。また非専門医による判定ではブドウ膜炎など他の疾患と誤って診断されることも少なくありません。
研究の目的
本研究では、検査画像を用いたAIによる自動診断技術、進行予測技術開発の検討を行います。収集した前眼部写真や角膜内皮スペキュラ、前眼部OCT等の画像データを用いて、診断や予後予測を補助するような人工知能（AI）プログラムを開発することができれば、経験の少ない眼科医であってもFECDの診断、さらには進行度の把握が可能となり、適切な時期に専門医へ紹介するなど、患者予後予測に役立つ可能性があります。
本年度の成果について、詳しくは活動報告書（PDF）をご覧ください。