海外ジャーナルレビュー : 「その他」

BONSAI-AIは眼底写真でうっ血乳頭を検出する
Artificial Intelligence to Detect Papilledema from Ocular Fundus Photographs [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:その他
ジャーナル名:The New England Journal of Medicine
年月:April 2020
巻:382
開始ページ:1687
【背景】
医用画像診断の多くの分野へのAIの応用が試みられている。シンガポールSingapore National Eye CenterのWongら(BONSAI)は、複数の民族集団出身者で種々のデジタルカメラで撮影された眼底写真データ15,846枚を基に、うっ血乳頭他異常を検出する深層学習システムを開発、訓練・検証し、外部テストを行った。
【結論】
訓練・検証データセットは患者6,779名の写真14,341枚であった。「正常乳頭」分類率は9.8〜100%、「うっ血乳頭」分類率は0〜59.5%であった。検証データセットでは、正常乳頭と異常乳頭の識別の AUCは0.99、外部テストデータセットでは、うっ血乳頭検出のAUCは 0.96、感度96.4%・特異度84.7%であった。
【評価】
Googleが鮮やかな先鞭をつけた主題(https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2588763)を、国際的な大学グループ(BONSAI)が追ったものである。外部検証を強化し、多様な人種・撮像条件への展開を試みたことにより、感度と特異度の間にトレードオフが起こったようである。後向検証であり、専門家診断との前向比較が行われることが望ましい。
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(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(その他)
The New England Journal of Medicine (NEJM)、Lancet、Journal of the American Medical Association (JAMA)、British Medical Journal (BMJ)、Annals of Internal Medicine (Ann Intern Med)
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