OUI Inc.がSmart Eye Cameraで前房深度推定AI開発、閉塞隅角緑内障スクリーニングの革新へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

OUI Inc.がSmart Eye Cameraで前房深度推定AIを開発
閉塞隅角緑内障の新スクリーニング手法として期待
高い精度で前房深度を推定し、閉塞隅角リスクを評価

Smart Eye Cameraを用いた前房深度推定AIの開発

OUI Inc.は、医療法人慶眼会横浜けいあい眼科と共同で、スマートフォンアタッチメント型細隙灯顕微鏡Smart Eye Cameraを用いた前房深度推定AIを開発した。この成果は2024年10月9日付で国際学術誌「Bioengineering」に掲載された。本研究は、原発閉塞隅角緑内障（PACG）の早期発見と介入を目的としており、従来の隅角鏡検査に代わる簡便なスクリーニング手法として注目されている。^[1]

開発されたAIモデルは、1,586眼から収集された204,639フレームの前眼部画像を用いて構築された。モデルの性能評価では、平均絶対誤差（MAE）が0.093 ± 0.082 mm、平均二乗誤差（MSE）が0.123 ± 0.170 mm、相関係数が0.953という高い精度を示した。閉塞隅角リスク推定においても、感度0.943、特異度0.902、AUC 0.923と優れた結果が得られている。

この技術は、特に専門的な眼科医療へのアクセスが限られている地域での早期発見と介入に貢献すると期待されている。OUI Inc.は今後、外部データセットでのバリデーションを進め、プログラム医療機器（SaMD）としての実用化を目指している。また、前房深度推定AI以外にも、さまざまな眼科疾患の診断AI開発に取り組んでおり、眼科医療の発展に寄与することが期待されている。

Smart Eye Cameraを用いた前房深度推定AIの性能まとめ

	精度指標	閉塞隅角リスク推定
平均絶対誤差（MAE）	0.093 ± 0.082 mm	-
平均二乗誤差（MSE）	0.123 ± 0.170 mm	-
相関係数	0.953	-
感度	-	0.943（95%信頼区間：0.894–0.972）
特異度	-	0.902（95%信頼区間：0.855–0.930）
AUC	-	0.923（95%信頼区間：0.878–0.968）

原発閉塞隅角緑内障（PACG）について

原発閉塞隅角緑内障（PACG）とは、眼圧上昇により視神経が障害される疾患の一種で、世界の失明や視覚障害の主要な原因の一つとなっている。PACGの主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

前房隅角が狭くなり、房水の流出が妨げられる
急激な眼圧上昇を引き起こす可能性がある
早期発見と適切な治療が視力保護に重要

前房深度（ACD）はPACGのリスク評価に有用な指標であり、従来は高価な専門機器で測定されていた。今回開発されたSmart Eye CameraとAIを用いた前房深度推定技術は、簡便かつ高精度なPACGスクリーニングを可能にし、特に専門的な眼科医療へのアクセスが限られた地域での早期発見と介入に貢献すると期待されている。この技術の実用化により、PACGによる視覚障害の予防と軽減が進むことが期待される。

Smart Eye Cameraを用いた前房深度推定AIに関する考察

Smart Eye CameraとAIを組み合わせた前房深度推定技術の開発は、眼科医療のアクセシビリティ向上という点で非常に意義深い。特に、従来の高価な専門機器に代わる簡便なスクリーニング手法として、地域医療や遠隔診療の分野での活用が期待される。ただし、AIモデルの精度や信頼性を維持するため、継続的なデータ収集と検証が必要となるだろう。

今後の課題として、異なる人種や年齢層、さまざまな眼の状態に対するモデルの汎用性の検証が挙げられる。また、医療従事者がAIの判断を適切に解釈し、臨床判断に統合できるよう、使用ガイドラインの整備や教育プログラムの開発も重要となるだろう。さらに、プライバシーやデータセキュリティの観点から、患者データの取り扱いに関する厳格な規制遵守も求められる。

将来的には、この技術を基盤として、他の眼疾患のスクリーニングや診断支援へと応用範囲を拡大することが期待される。例えば、網膜疾患や角膜疾患の早期発見にも活用できる可能性がある。また、AIモデルの継続的な学習と改善により、より高精度で個別化された診断支援が実現すれば、眼科医療の質の向上と効率化に大きく貢献するだろう。