“網膜画像OCTのAI診断” by 相武AI with SDXL
AIの眼下領域での活用については網膜画像による診断が至近のターゲットになると想像されますが、RETFoundというAIに関する研究論文が2023/9/13にNatureに掲載されました。
AIと網膜画像：グローバルな共有と膨大なデータセットの力
現代のAI技術は、目を通じて私たちの健康を深く理解する窓としても機能することが期待されます。Nature誌に掲載された最新の研究は、その証拠として特に注目に値します。Oculomicsは、目を使用していくつかの生命を脅かす疾患を実際に発症する前に予測する非侵襲的な方法を提供する新しい分野です。アルツハイマー病の家族歴を持つ筆者として、AIが早期診断や予測の可能性をすでに高めているという事実に感慨を感じます。
RETFoundの仕組み
RETFoundは、マスクドオートエンコーダ（MAE）のエンコーダ部分として動作します。しかし、それは具体的にどういう意味なのでしょうか？簡単に言えば、エンコーダは入力データを低次元の潜在空間にマッピングする役割を果たします。この潜在空間は、データの主要な特徴やパターンをキャプチャすることができます。
膨大な学習データの力
この研究では、合計904,170枚のCFP（カラーファンドス写真）と736,442枚のOCT（光干渉断層撮影）という、驚異的な数の網膜画像が自己教師付き学習（SSL）のために収集されました。これらの画像の中でも、特にMoorfields Diabetic imAge dataSet（MEH-MIDAS）からの815,468枚のCFPと627,133枚のOCTが含まれています。MEH-MIDASは、2000年から2022年までの間に英国ロンドンのMoorfields Eye Hospitalで診察された37,401人の糖尿病患者の完全な眼科画像記録を含むレトロスペクティブデータセットです。
グローバルな共有の重要性
さらに感銘を受けたのは、この研究の「グローバル コラボレーション」のアプローチです。研究者たちは、AI主導の医療の進展を加速するために、RETFoundを自由に共有することを選択しました。これは、科学と医療の進歩を目指す全ての研究者や専門家が、最新の知見や技術を共有し合い、協力して取り組む重要性を強調しています。
AIと医療の組み合わせは、疾患の早期発見や治療方法の改善、さらには疾患の予防に至るまで、多くの可能性を秘めています。AIの進化と医療技術の組み合わせにより、私たちの健康に関する新しい洞察が得られるようになりました。RETFoundのような技術は、疾患の早期発見や予防に大きな役割を果たすことが期待されています。私たちの目は、文字通り私たちの健康の窓となりつつあります。
