眼疾患における人工知能

眼疾患における人工知能
眼疾患における人工知能 人工知能は様々な分野で出くわしており、医療でも使われている。多くの疾患の治療において際立っている人工知能は、今後さらに重要な役割を果たすことが期待されている。

人工知能で眼疾患を診断し 人工知能は音楽から法律まで幅広い分野に広がっており、医学の分野でも頻繁に取り上げ

られている。米国、ヨーロッパ、極東の多くの医療専門家がこのテーマに取り組み、コン ピュータエンジニアと協力している。人工知能とは、人間の脳に似た様々な活動を行うた

めのコンピュータまたはコンピュータ制御ロボットの能力のことである。基本的には、人 間の思考法を分析し、それを行うためのアルゴリズムを作成することに基づいている。そ

の目的は、知能、学習能力、標準的なプログラミング手法に応じて評価する能力を追加す る努力として要約することができる。専門家は、人工知能との関連で機械学習と深層学習

を最初に言及すべきであると述べている。いくつかのデータがマシンにアップロードされ る。それを学習して使い始める。したがって、非常に良いソフトウェアサポートを持つ必

要がある。このシステムは人間の脳の働きに基づいている。目を全体として考えると、糖 尿病網膜症は、網膜に関連する病気、つまり目の後ろから前までの全体の構造が人工知能

の恩恵を受けることができるかを考えるときに最初に頭に浮かぶものである。 2018 年、FDAは網膜写真から糖尿病網膜症の存在を検出する人工知能アプリケーションを承認

した。機械学習では、既知の診断された症例がプログラムに導入される。例えば、診断さ れた 75,000 枚以上の症例写真がシステムにアップロードされている。アルゴリズムはこ

れらの写真を分析するために書かれている。機械の学習プロセスの後、今度は知らない画 像が与えられ、糖尿病性網膜症かどうかを判定する。

さまざまな疾患で顕著になると予想される 日々、それについての知識は増加しており、それは様々な目の病気の分野で使用されてい

る。緑内障(眼圧疾患)の診断に使用されるOCT装置は、視神経の神経繊維の厚さを検出す る。線維の薄化は緑内障の追跡においても重要である。将来的には、OCTから得られた

画像で人工知能が診断することが可能になると考えられる。神経線維の厚さの分析に加え て、OCT は眼の黄色い点に問題があるかどうかを検出することもできる。その一つは加齢

黄斑で

黄色い斑点病(yellow spot disease) とも呼ばれる。この疾患では、黄色い点に「ドルセン」 と定義される構造がある。これらの構造の大きさはOCTで容易に監視することができ

る。現在 FDAには受け入れられていないが、近い将来に臨床的に使用されることが期待さ れている。これとは別に、黄色い点に糖尿病関連の浮腫の絵もある。レーザー介入を行う

必要がある場合についていくつかの測定が行われた。人工知能はこれらの測定に関して 我々にとって大きな利益となるであろう。網膜の血管閉塞により黄色い斑点に浮腫がある

場合がある。人工知能はまた、これらの量と治療が必要かどうかを決定するのに役立つ。

網膜から目の前に来ると、先天性白内障の検出に特に顕著であると考えられている。

診断および治療での使用を考慮 この 10年間で急速に増加している人工知能は、放射線医学と皮膚科学の分野で長い道のり

を歩んできた。眼科の分野でも急速な発展が続いている。 Acibadem大学アタケント病院 眼科専門部会准教授。 Ali Riza Cenk Qelebi教授は、人工知能は眼の前方および後方セグメ

ント疾患の診断において大きな進歩を遂げているが、治療の面ではまだ克服すべきことが あると述べた。「人工知能アプリケーションは、眼科医と同様の精度で糖尿病網膜症を診

断することができる。この主題に関する別の眼科的研究は緑内障についてである。正確な 検出、特にこの疾患の初期段階では、疾患のために発症し、生活の質の低下を防ぐことが

できる不可逆的な視力の喪失を防ぐことができる。末梢視界喪失を特徴とするこの状態で は、患者は状態を認識できない。一方、人工知能は早期診断の開始時に損傷を防ぐこと

で、患者の生活の質を向上させることができる。また、早期網膜症および角膜症の診断に おいて高い精度が得られる」と述べた。

医者に取って代わるのか? 人工知能は現在、診断にのみ使用されている。近い将来、眼科に申請した患者を検査し、

治療することができるロボットがあるかもしれないと述べた。 Qelebi教授は、「この技術 が日常的に使われるようになるまでには時間がかかると考えられるが、眼科手術で外科医 が行うミリ単位の操作を模倣したロボットのハードウェア開発は、この状況をより現実的

なものにするのに役立つだろう。この場合、「人工知能は将来医師に取って代わることが できるか? または医者があるべきである- 人工

治療における諜報協力? 今のところ、医師に取って代わる人工知能はユートピアだ。しか し、人工知能アルゴリズムを搭載したロボットは、この問題を知らず意思決定の立場にな

い医師に取って代わる可能性が高いのは事実である。新世代の医師はこんな風にはならな いだろう。彼らは間違いなく意見を持ち、これらの問題について意思決定の立場にある。

したがって、どちらか一方が他方に取って代わるよりも、彼らが協力すると考える方が合 理的である。人工知能アプリケーションは医師に意思決定と支援の点で貴重な情報を提供

するが、最後の言葉は依然として医師のものである!

人工知能の長所と短所 今日の人工知能の最も重要な利点の 1つは、精度率の向上である! これにより、ヒューマン エラーによる誤った症例管理、特に毎日多くの患者に診断と治療サービスを提供する診療

所で観察され、診療時間が長い診療所で防止できることを述べた。 Ali Riza Cenk Qelebi教 授は、「しかし、これらの精度率はまだ 100% ではない。特に、人工知能の最も重要なサ ブブランチであるディープラーニングにおいては、どのアルゴリズムもその間の隠れ層で

機能することは知られていない。したがって、人工知能が医師に取って代わるという認識 を作り出すことは正しくない。