視覚障害：小児での視覚障害をスマートフォンベースの深層学習システムを用いて早期に発見する

視覚障害の早期発見は非常に重要だが、小児では標準的な視力検査を行うのが難しいことが多く、障害が見落とされることがしばしばである。視覚障害を持つ小児の特徴の一部（顔つきや眼球の動きなど）は眼科診療の助けになるが、これらの特徴を実際のスクリーニングに適用することは難しい。今回我々は、モバイルヘルス（mHealth）システムの1つであるスマートフォンベースのApollo Infant Sight（AIS）を示す。AISは、視覚刺激を行った際の注視行動と顔つきを記録し解析を行うことで、16種類の眼科疾患のいずれかを持つ視覚障害小児を識別する。我々は、3652人の小児（生後48カ月以下、男児54.5％）の動画を前向きに収集し、このシステムの開発と検証を行った。視覚障害の検出に対して、AISの内部検証セットでのROC曲線下面積（AUC）は0.940、中国全土にわたる複数の眼科医院で収集された外部検証セットのAUCは0.843になった。さらに訓練を受けていない保護者や介護者が自身のスマートフォンを使って行った家庭でのAIS導入試験で、このシステムはさまざまな試験条件に適用でき、そのAUCとして0.859という値が得られた。このmHealthシステムは、ヘルスケア専門家、保護者、介護者が、視覚障害を持つ小児を多様な眼科疾患にわたって見つけ出すために使える可能性がある。