医用画像と患者情報を組み合わせた深層学習モデルによる加齢黄斑変性治療後視力の予測
Visual Acuity Prediction using Medical Image and Consultation Data

概要

加齢黄斑変性は先進国で上位の失明原因となる眼疾患の1つである。抗VEGF治療はAMD治療においては最も有効性が示されており1番目の選択肢である。しかし、患者が複数回の治療を要することが多く、患者によって治療の効果が異なるため、治療の計画が立てにくい。本研究では、治療前の患者の眼底写真やOCT画像と患者の一般データを深層学習手法で学習することで、治療後視力の予測を行なった。画像とテキストデータを組み合わせることで、予測誤差が眼科医にとって誤差として許容できる0.2を下回った。

産業界への展開例・適用分野

医師の治療方針決定支援システムや、患者さんへの治療説明支援システムとしてアプリケーションの開発を進めたい。また、眼疾患以外の疾患にも適用可能かを今後検討していく。

研究者

氏名 専攻 研究室 役職/学年
大槻涼 社会情報学専攻 医療情報学講座 博士2回生
杉山 治 その他の専攻・大学 リアルワールドデータ研究開発講座 特定准教授
森 雄貴 その他の専攻・大学 京都大学大学院医学研究科眼科学教室 その他学生
三宅 正裕 その他の専攻・大学 京都大学大学院医学研究科眼科学教室 特定助教
平木 秀輔 その他の専攻・大学 医療情報学講座 助教
山本 豪志朗 その他の専攻・大学 医療情報学講座 特定准教授
Luciano Santos その他の専攻・大学 医療情報学講座 助教
中西 悠太 その他の専攻・大学 その他学生
細田 祥勝 その他の専攻・大学 その他教職員
田村 寛 その他の専攻・大学 京都大学大学院医学研究科眼科学教室 特定教授
松本 繁巳 その他の専攻・大学 リアルワールドデータ研究開発講座 特定教授
辻川 明孝 その他の専攻・大学 京都大学大学院医学研究科眼科学教室 教授
黒田 知宏 社会情報学専攻 医療情報学講座 教授