AI inside、京都府立医科大学と共同で「眼表面希少疾患」の予後予測AIを開発。医師の診断をAIで補助

最終更新日:2024/05/31

AI insideは、京都府立医科大学との共同研究の成果として、眼表面所見の予後（経過の見通し）を予測するAIを開発しました。

このAIニュースのポイント

AI inside、「眼表面希少疾患」の予後予測AIを京都府立医科大学との共同研究で開発
AI inside提供のAIプラットフォーム上で、京都府立医科大の研究チームが開発。両者の知見を高度に融合させ、高精度な予後予測を実現
患者の前眼部写真をもとに、指定難病の進行をAIで予測。医療サービスの地域格差の解消と適切な治療の実現に貢献

AI inside株式会社は、京都府立医科大学との共同研究の成果として、眼表面希少疾患である「Stevens-Johnson症候群（SJS）」の数年後の眼表面所見の予後（経過の見通し）を予測するAIを開発したと5月31日に発表しました。

このAIを活用することで、発症頻度が少なく経験豊富な医師が限られる希少疾患において、医師とAIが協働し病状の早期発見や経過見通しが可能になります。これにより、医療サービスの地域格差の解消と適切な治療の実現に貢献します。

AI insideと京都府立医科大学は、2021年から眼表面希少疾患の診断を補助するAIシステムの共同研究を行ってきました。今回の共同研究の成果として、患者の前眼部写真をもとに、指定難病であるStevens-Johnson症候群（SJS）および中毒性表皮壊死融解症（TEN）の眼の状態が数年後にどの程度進行しているかをAIが予測します。

眼表面の希少疾患であるStevens-Johnson症候群（SJS）および中毒性表皮壊死融解症（TEN）は、口唇や眼などの粘膜にただれが生じ、全身に発疹や水ぶくれなどが多発する指定難病です。眼病変が強い場合には、視力障害や失明につながる難治性瘢痕性角結膜疾患です。

この病気の年間発症頻度は、人口100万人当たり2.5人ほどの希少疾患のため、知見豊富な医師が限られ、特に重篤な眼病変を伴う症例では、全国一律に十分な医療サービスを提供することが難しいという課題があります。また、本疾患患者を診察した経験がない眼科医も珍しくなく、診療経験が治療に大きく影響してきました。それら背景を理由に、予後予測AIが開発するに至りました。

臨床現場への導入により、眼表面希少疾患の診療経験がない医師でも、AIの補助を受けて高い精度で重症度の判定や予後予測が可能です。今回の検証では、AIが知見の深い医師と同程度の予測精度を持っていることが実施されました。

また、今回開発された「眼表面予後予測AI」は、AI insideが提供するAIプラットフォームを活用し、京都府立医科大学の研究チームが自ら開発しています。AIと医療の知見を高度に融合させることで、高精度な予後予測を実現しています。

なお、本共同研究は、医師の診断補助に直結する実用可能性が認められ、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の令和6年度「難治性疾患実用化研究事業」に採択されており、共同研究に関する論文は、2024年4月25日付で専門医学雑誌「Allergy」にて公開されています。

出典：AI inside