AI-MK：微生物性角膜炎の評価とモニタリングのための人工知能

科学分野:

• 眼科学
• 医用画像
• 人工知能

背景:

• 微生物性角膜炎（MK）は、タイムリーな診断とモニタリングを必要とする重篤な眼感染症である。
• 前眼部光干渉断層計（AS-OCT）は、角膜構造を可視化するための貴重なツールである。
• MK進行の客観的な評価は困難な場合がある。

研究 の 目的:

• AS-OCTを用いたMKの検出とモニタリングにおけるAIモデルのパフォーマンスを評価すること。
• MK病変の診断と経時的な病変サイズの変化を追跡するAIモデルの能力を評価すること。

主な方法:

• MKが疑われる患者と健常対照群を含む前向き観察研究を実施した。
• MK患者の各診察時にAS-OCT画像を取得した。
• MK検出と病変サイズモニタリングのためにAS-OCT画像を解析するために、DeepLabV3ネットワークベースのAIモデルを利用した。

主要な成果:

• AIモデルは、症例の93%（163例中152例）でMK病変を正確に検出した。
• モデルは93%の感度と100%の特異度を達成し、健常眼では偽陽性はなかった。
• AIは、症例の76%で病変変化の追跡において角膜専門医と一致した。

結論:

• AIフレームワークは、AS-OCTを用いて高精度でMK病変を確実に同定する。
• AIモデルは、MK進行と治療反応の客観的モニタリングの可能性を示す。
• このAIツールは、臨床医が微生物性角膜炎を管理する上で役立つ可能性がある。