糖尿病網膜症：糖尿病網膜症への進行時期を予測する深層学習システム

糖尿病網膜症（DR）は世界的に見て、予防可能な失明の主原因となっている。DRへの進行のリスクは個人差が極めて大きいため、リスクの予測やスクリーニング間隔の個別化は難しい。今回我々は、眼底画像のみから5年以内のDR進行を予測するための深層学習システム（DeepDR Plus）の開発と検証を行った。まず、糖尿病患者17万9327人からの71万7308枚の眼底画像を用いて、システムの事前学習を行った。続いて、糖尿病患者2万9868人由来の11万8868枚の画像からなる多民族構成のデータセットを用いて、このシステムの訓練と検証を行った。DRへの進行時期の予測に関して、このシステムは5年間にわたり全期間で、C統計量0.754〜0.846、統合ブライアスコア0.153〜0.241を達成した。さらに我々は、このシステムを糖尿病患者のリアルワールドコホートで検証した。臨床ワークフローとの統合により、スクリーニング間隔の平均を12カ月から31.97カ月まで延長できる可能性があり、1、2、3、4、5年後の各時点でスクリーニングを推奨された患者の割合は、順に30.62％、20.00％、19.63％、11.85％、17.89％であった。一方、失明の恐れがあるDRへの進行の検出が遅れたのは0.18％であった。まとめると、DeepDR Plusシステムは、5年以上にわたり、患者ごとのリスクとDRへの進行時期を予測できるため、スクリーニング間隔の個別化が可能になると考えられる。