AI-OCT導入で糖尿病黄斑浮腫のスクリーニングを最適化
An AI-Based OCT System to Detect Diabetic Macular Edema A Prospective Validation and Noninferiority Randomized Clinical Trial
背景
眼底写真を用いる糖尿病網膜症スクリーニングは世界標準だが、糖尿病黄斑浮腫（DME）疑いによる偽陽性率が高く、紹介専門医療機関の負担となっている。
中国Chinese University of Hong KongのZhangらは、参加者879名を対象に、スクリーニング経路にAI搭載光干渉断層計（AI-OCT）システムを統合することで偽陽性DME紹介率（一次アウトカム）を削減できるかを検証するRCTを行った（対照：眼底写真のみ）。
結論
眼底写真・AI-OCT併用介入の一次アウトカム効果を認めた：24.1% vs. 69.1%。介入は、紹介感度100.0%を維持したまま不要な紹介を45%削減した。
評価
香港中文大学開発の深層学習モデルで、AI-OCT単独のDME検出感度は98.8%、特異度は90.7%である、という。偽陽性による紹介を半減できた、というのは当然であり、医療資源の適正配置に寄与する。ただし、スクリーニング全体のコスト対効果は不明で、画像不良（7.2%）および判定不能（4.4%）症例の扱いについては、今後の運用面での課題となる。
