アメリカでは、先天性白内障（失明につながる可能性のある出生時の水晶体の混濁）は、ほとんどありません（ありがたいことに）珍しいです。 虫歯や破傷風のように、より良いスクリーニングと技術は早期の診断につながり、問題は外科手術で大部分は治療することができます。 しかし、発展途上国では、広範な専門知識とリソースが不足しているため、この治療可能な病気により数十万人の子どもたちが失明しています。
「誤った診断や不適切な治療の決定は、希少疾患の患者によく見られ、特に中国などの人口の多い発展途上国では精密医療の目標に反している」と中国の研究者グループは書いているNature Biomedical Engineering誌に月曜日に発表された研究。
これらの研究者は、ワシの目をしたAIを使用して、その予防可能な治療ギャップを修正することを目指しています。 研究者は、先天性白内障を人間の医師よりも正確に診断できる人工知能プログラムの概要を説明し、収集したデータがこの希少疾患の治療方法に関する新しい研究を促進するのに役立つと報告しています。
老化は白内障の最も一般的な原因ですが、小児失明の約5〜20％は先天性白内障が原因です。 この病気は手術で治癒できますが、すぐに治らないと、子供の成長中に脳と目が適切に機能しなくなるため、怠laな目になる可能性があります。 中国では、小児失明の約30％がこの形態の病気によるものです。
研究の共著者であるHaotin Lin氏によると、2010年、中国での白内障危機により、中国保健省の小児白内障プログラムの設立が促されました。 このプログラムは先天性白内障の数千の症例に関するデータを収集したとリン氏は述べたが、データセットはまだその潜在能力を十分に発揮していない。 そこで、Linと彼のチームは、クラシックビデオゲームのプロプレイヤーを倒すことができるAIプログラムを構築したDeepMindプロジェクトに触発され、AI眼科医にデータを使用することにしました。
「AIは人間のプレイヤーとゲームをプレイできるので、資格のある人間の医師として同等に行動できるAIを作成してみませんか？」 Sun Yat-Sen University眼科研究者Linは、彼のチームの考えについて語った。
Xidian Universityのチームと2年間協力して、研究者はCC-Cruiserを構築することができました。CC-Cruiserは、目の画像を精査して白内障の存在を検出し、手術が必要かどうかを推奨するよう訓練されたAIプログラムです。 人間の眼科医と一緒のテストで、CC-Cruiserは患者の50枚の画像のグループから先天性白内障のすべての症例を特定しました。 一方、眼科医はいくつかの症例を見逃し、いくつかの偽陽性を誤診した、と研究者らは新しい研究で報告している。
「人間は、自身の経験と個性のためにいくらか保守的または過激な傾向があり、機械の利点はその客観性です」とリンは言います。 「ディープラーニングの結果が人間の分析と連携することで、ヘルスケアの質と効率が向上すると信じています。」
しかし、Linと彼のチームのビジョンはさらに先に進んでいます。CC-Cruiserは、ビッグデータの力を活用して先天性白内障の研究と治療を改善するためのモデルであると考えています。
先天性白内障はさまざまな形で現れる可能性があるため、世界中の症例からのデータをプールすることで、コンピューターや医師は病気へのアプローチ方法をよりよく理解できると研究者は報告しています。 このように、研究者は、CC-Cruiserを全国の病院の医師がアクセスできるクラウドベースのAIとして構築しました。 医師は患者の画像をシステムにアップロードでき、AIは画像を評価して先天性白内障を診断または除外します。
AIが病気を検出し、すぐに手術が必要であると判断した場合、診断を確認するために緊急通知がCC-Cruisers作成者に送信され、その後、患者の医師に送信されます。 一方、CC-Cruiserは、AIをさらに改善し、先天性白内障のバリエーションと治療オプションを研究するために医師と科学者が使用できるデータを収集し続けます。
さらに、CC Cruiserは、国や機関が特定の専門知識を欠いている場合でも、よりまれな疾患をも排除する道を開くことができます。 「患者の限られたリソースと個々の病院でのデータの分離は、データ使用のボトルネックを表します」と、リンは言いました。 「データ統合と患者スクリーニングのための共同クラウドプラットフォームを構築することは不可欠なステップです。」
