Development of deep learning based diagnostic support system for thyroid eye disease

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深層学習を用いることにより、眼周囲写真から甲状腺眼症を専門医と同等の精度で識別できることを、第65回日本甲状腺学会で発表した。さらに、甲状腺眼症診療に欠かせない眼球突出度測定についても眼周囲写真から深層学習を用いることにより高精度で推定できることを、第3回日本眼科AI学会でも発表した。さらに、本研究で用いている手法を用いることにより先天性緑内障を眼周囲写真から鑑別するモデルについて、Scientific Reportsに投稿した（in press)。本研究の最終目標は、深層学習のモデルをスマートフォンに実装することにより、専門医不在の状況下でも甲状腺眼症のスクリーニングができるようにすることである。スマートフォン画像を用いた判定を実現するためには、現在の一眼レフ写真を用いたモデルをスマートフォン画像を用いてファインチューニングすることにより深層学習モデルを最適化する必要がある。これを実現するため、2023年2月より、共同研究機関のオリンピア眼科病院とともに、スマートフォン画像の収集を開始した。作成したモデルをスマートフォン上で動かす「エッジAI」の技術についても並行して実装が進んでおり、医療機器認定などの課題は残るものの、適切なモデルが作成され次第、スマートフォンアプリとしてのリリースが可能な状態である。当研究の成果により、甲状腺眼症の早期発見や効率的なスクリーニングができるようになり、斜視や失明などの後遺症防止に貢献することが期待される。