東北大学が緑内障を見つけるAIを開発、初期段階の緑内障に強い

　自覚症状が乏しいまま進行し、失明につながり得る緑内障。

　そんな緑内障を見つけ出すAI（人工知能）が開発されている。

　これは東北大学の研究チームが2025年2月に発表したもので、医療情報分野のnpj Digital Medicineに掲載された。

「眼底写真」を読影して異常を判定

　緑内障は日本で失明原因第一位の目の病気で、発症する人が年々増えているとされる。一方で、初期の段階では症状が出にくいために、症状が出始めて気づいたときには視野障害が進んでいることも少なくない。緑内障による視野障害は基本的に回復できないため、早期発見と早期治療が進行を抑えるためには重要になる。

　その入口となるのが検診や健康診断で撮影される眼底写真となる。

　問題となるのは、初期段階の緑内障では変化が小さく、緑内障の診療に習熟した眼科医でなければ見落とす可能性があること。検診では大量の画像を限られた時間で読影せざるを得ないため、眼科医が不足する地域では専門医の判定自体が受けにくい。

　今回、研究チームは緑内障を見つけ出すAI「AI-GS」を開発した。この特徴は、従来のAIで課題とされてきた「ブラックボックス性」を一定程度軽減している点にある。判断に用いた要素ごとの評価結果を数値として示すことで、AIの判断根拠を理解しやすくした設計としている。

　具体的に、AI-GSでは、「視神経乳頭出血」「網膜神経線維層欠損」「視神経乳頭陥凹拡大」といった緑内障に特徴的な状態をそれぞれ専用のAIで判定し、その結果を統合して最終的な緑内障の有無を判断している。これは専門医の読影のプロセスに近いアプローチで、精度と説明可能なプロセスを両立する仕組みに作り上げた。

「根拠が見えるAI」実用化を目指す

　AI-GSを8000枚の眼底写真を用いて検証したところ、見逃しを減らす感度93.52％、健康な人を誤って陽性としない特異度95％となった。

　特に初期段階の緑内障の検出性能が優れていた。

　もう一つの特徴は、AIの出力が「判定」だけで終わらず、特徴的な状態からの判断の確信度などを数値として示したこと。読影医はAIがどのような根拠で判断したのかを把握しやすくなる。

　さらにモデルは軽量で、画像1枚あたり1秒未満で結果を出力できる。携帯型デバイスへの搭載も視野に入れ、眼科専門医が限られる地域や大規模な眼底写真検診で、専門医の読影を支援する形で、スクリーニングの質を底上げする足場になる可能性がある。

　緑内障は早期発見の価値が大きい病気であり、AIの役割は期待される。