加齢性白内障を自動で診断する深層学習モデル開発

加齢性眼疾患研究（AREDS）の追跡期間中に撮影した参加者576例1137眼の前眼部画像1万8999枚を用いて、加齢性白内障3タイプの自動診断および定量分析を担う深層学習（DL）モデルを開発し、その性能を評価。主要評価項目は平均二乗誤差（MSE）とし、眼科医14人および医学生24人による診断と比較した。 フルテストセットでの解析の結果、DLモデルの平均MSEは核性白内障（NS）で0.23、皮質白内障（CLO）で13.1、後嚢下白内障（PSC）で16.6だった。CLOおよびPSC症例が多く含まれるサブセットでのNSの平均MSEはDLモデル0.23、眼科医群0.98（P＝0.000001）、医学生群1.24（P＝0.000005）、CLOでは53.5、134.9（P＝0.003）、422.0（P＝0.0007）、PSCでは171.9、176.8（P＝0.67）、395.2（P＝0.18）となった。Singapore Malay Eye Studyでの外的妥当性評価でのDLモデルのMSEはNSで1.27、PSCで25.5だった。...