AIの緑内障性視神経症検出能、眼科医より高い

カラー眼底画像8万6618枚を用いて緑内障性視神経症（GON）および視神経乳頭（ONH）の変化を予測する深層学習アルゴリズムを開発。開発したアルゴリズムの予測性能を検証データセット3件で判定し、さらに緑内障専門医を含む評価者の判定と比較した。 その結果、GONに対するDLアルゴリズムのROC曲線下面積は、データセットAで0.945（95％CI 0.929-0.960）、Bで0.855（同0.841-0.870）、Cで0.881（同0.838-0.918）だった。緑内障性ONHに対するアルゴリズムのROC曲線下面積は0.661-0.973だった。このアルゴリズムで10名中7名の評価者（緑内障専門医2名を含む）よりも有意に高い感度が示され、特異度は3名の評価者（緑内障専門医1名を含む）より高かった。 ...