Smart Eye Cameraの画像から前房深度を推定するAIを開発!!
OUI Inc.
新たな閉塞隅角緑内障のスクリーニング手法の可能性!!
The Use of Artificial Intelligence for Estimating Anterior Chamber Depth from Slit-Lamp Images Developed Using Anterior-Segment Optical Coherence Tomography
OUI Inc.（株式会社OUI、本社：東京都港区、代表取締役：清水映輔）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で撮影した前眼部画像から人工知能(AI)を用いて前房深度を推定する新たなアルゴリズムを開発しました。本研究の成果は、国際学術誌「Bioengineering」に2024年10月9日付で掲載されています。
【研究の背景】
原発閉塞隅角緑内障（PACG：Primary Angle Closure Glaucoma）は、世界の失明や視覚障害の原因の一つです。PACGの早期発見と介入が重要視される中で、現行のゴールドスタンダードである隅角鏡検査は専門知識を要し、地域での簡便なスクリーニングには適していません。
前房深度（ACD：Anterior Chamber Depth）は、閉塞隅角リスクの指標として有用であるものの、従来のACDの計測機器は高価かつ大型で据置であり、特に資源の限られた地域での活用には限界がありました。
【研究内容と結果】
今回、スマートフォンアタッチメント型細隙灯顕微鏡（Smart Eye Camera：SEC; 医療機器届出番号: 13B2X10198030101、13B2X10198030201、13B2X10198030301）を使用し、人工知能（AI）技術を活用して前房深度を推定する新しいアルゴリズムが開発されました。
本研究では、一般的な医療機関の環境において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機械学習モデルを構築し、ACD推定アルゴリズムを開発いたしました。
本モデルのアーキテクチャ
Grad-CAMによるVisualization
今回の結果として、ACD推定モデルの性能は、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：R = 0.953であり、閉塞隅角リスク推定（ACD＜3mmと定義）の性能は、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）と高い性能を示す結果となりました。
【研究内容と結果】
本研究で開発されたAIモデルは、簡便かつ精度の良い緑内障スクリーニングの基盤となることが期待されます。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、この技術を活用することで、早期発見と介入が可能となります。今後は、本アルゴリズムを外部データセットでバリデーションすることで、実臨床に最適化されたモデルを開発し、プログラム医療機器（SaMD;Software as a Medical Device）としての実用化を進めてまいります。
当社は、前房深度推定AIの他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ます。
本研究は国立研究開発法人日本医療研究開発機構等の研究助成で行われました。
【論文情報】
Shimizu E, Tanaka K, Nishimura H, Agata N, Tanji M, Nakayama S, Khemlani RJ, Yokoiwa R, Sato S, Shiba D, et al. The Use of Artificial Intelligence for Estimating Anterior Chamber Depth from Slit-Lamp Images Developed Using Anterior-Segment Optical Coherence Tomography. Bioengineering. 2024; 11(10):1005. https://doi.org/10.3390/bioengineering11101005
代表取締役：清水映輔
【会社概要】
会社名：OUI Inc. (株式会社OUI)
代表取締役：清水映輔（眼科専門医 医学博士）
設立：2016年7月15日
本社所在地：東京都港区南青山2-2-8 DFビル510
電話番号：050-3554-3339
Mail: info@ouiinc.jp
URL：https://ouiinc.jp
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新たな閉塞隅角緑内障のスクリーニング手法の可能性!!
The Use of Artificial Intelligence for Estimating Anterior Chamber Depth from Slit-Lamp Images Developed Using Anterior-Segment Optical Coherence Tomography
OUI Inc.（株式会社OUI、本社：東京都港区、代表取締役：清水映輔）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で撮影した前眼部画像から人工知能(AI)を用いて前房深度を推定する新たなアルゴリズムを開発しました。本研究の成果は、国際学術誌「Bioengineering」に2024年10月9日付で掲載されています。
【研究の背景】
原発閉塞隅角緑内障（PACG：Primary Angle Closure Glaucoma）は、世界の失明や視覚障害の原因の一つです。PACGの早期発見と介入が重要視される中で、現行のゴールドスタンダードである隅角鏡検査は専門知識を要し、地域での簡便なスクリーニングには適していません。
前房深度（ACD：Anterior Chamber Depth）は、閉塞隅角リスクの指標として有用であるものの、従来のACDの計測機器は高価かつ大型で据置であり、特に資源の限られた地域での活用には限界がありました。
【研究内容と結果】
今回、スマートフォンアタッチメント型細隙灯顕微鏡（Smart Eye Camera：SEC; 医療機器届出番号: 13B2X10198030101、13B2X10198030201、13B2X10198030301）を使用し、人工知能（AI）技術を活用して前房深度を推定する新しいアルゴリズムが開発されました。
本研究では、一般的な医療機関の環境において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機械学習モデルを構築し、ACD推定アルゴリズムを開発いたしました。
本モデルのアーキテクチャ
Grad-CAMによるVisualization
今回の結果として、ACD推定モデルの性能は、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：R = 0.953であり、閉塞隅角リスク推定（ACD＜3mmと定義）の性能は、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）と高い性能を示す結果となりました。
【研究内容と結果】
本研究で開発されたAIモデルは、簡便かつ精度の良い緑内障スクリーニングの基盤となることが期待されます。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、この技術を活用することで、早期発見と介入が可能となります。今後は、本アルゴリズムを外部データセットでバリデーションすることで、実臨床に最適化されたモデルを開発し、プログラム医療機器（SaMD;Software as a Medical Device）としての実用化を進めてまいります。
当社は、前房深度推定AIの他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ます。
本研究は国立研究開発法人日本医療研究開発機構等の研究助成で行われました。
【論文情報】
Shimizu E, Tanaka K, Nishimura H, Agata N, Tanji M, Nakayama S, Khemlani RJ, Yokoiwa R, Sato S, Shiba D, et al. The Use of Artificial Intelligence for Estimating Anterior Chamber Depth from Slit-Lamp Images Developed Using Anterior-Segment Optical Coherence Tomography. Bioengineering. 2024; 11(10):1005. https://doi.org/10.3390/bioengineering11101005
代表取締役：清水映輔
【会社概要】
会社名：OUI Inc. (株式会社OUI)
代表取締役：清水映輔（眼科専門医 医学博士）
設立：2016年7月15日
本社所在地：東京都港区南青山2-2-8 DFビル510
電話番号：050-3554-3339
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（2024/10/15 10:00）
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