視神経乳頭異常を識別する深層学習システムを構築

11カ国の19施設で後ろ向きに収集した患者6779例の眼底写真1万4341枚を用いて訓練した深層学習システムの視神経乳頭異常の識別能を検証した。 その結果、乳頭浮腫を正常乳頭または浮腫以外の異常がある乳頭と識別する深層学習システムの受信者動作特性曲線下面積（AUC）は0.99（95％CI 0.98-0.99）、乳頭異常と正常乳頭を識別するAUCも0.99（同0.99-0.99）だった。外部試験データセット（別の5施設で収集した眼底写真1505枚）を用いて検証したところ、乳頭浮腫検出のAUCは0.96（同0.95-0.97）、感度は96.4％（同93.9-98.3）、特異度は84.7％（同82.3-87.1）だった。 ...