緑内障の中心視野欠損パターンをAIで定量化、進行予測を改善

緑内障患者のハンフリー視野検査10-2の結果（横断解析：8712例・1万3951眼）と24-2の結果（縦断解析：824例・1191眼）を基に、中心視野欠損パターンを機械学習により後ろ向き研究で定量化。段階的回帰法を用いて、ベイズ情報量規準（BIC）に基づいた中心視野平均偏差の勾配を予測するグローバルインデックス、中心視野の典型、およびその他の要因による平均ベースライン分解係数の最適な組み合わせを検討した。 その結果、中心視野欠損は17パターンが明らかになり、孤立性上方欠損、孤立性下方欠損、びまん性欠損、その他に分類できた。中央視野の典型的なパターンによる係数を含めると、グローバルインデックスのみを使用するよりも、中心視野の平均偏差の勾配予測が大幅に改善された（BICが35低下。6以上低下は予測の大幅改善を示す）。 ...