緑内障のAIの臨床研究について

当院では、緑内障のAIの臨床研究を行っております。
眼科AIコンテストの経験を活かし、AIの分野で緑内障治療に少しでも貢献できればと思いまして、 今回のモデルを作成しました。

緑内障による視野欠損を正確に把握する事はとても大切な事です。
視野欠損を過小評価すると治療の遅れの原因となり、逆に過大評価すると本来不要なはずの治療を行う原因となり得ます。
しかし、視野を正確に把握するために視野検査を頻回に行うと、患者及び医療側の両者の負担が増えてしまいます。
当院では比較的多くの緑内障の患者さんが来院されますが、中には残念ながら不幸な転帰を辿る患者さんもおられます。
何とかして現在よりも良い緑内障診療ができないかと考え続けまして、 現在の私の得意分野であるAIを使用したモデル(Pythonのプログラム)を作成する事にしました。

私の最終的な目標は、様々な情報から視野をより正確に推測するモデルを作成し、 可能であれば安いコストで多くの医院で広く使用して頂き、 不幸な転帰を辿る患者さんの数を少しでも減らす事です。 まずはその第一歩として、OCTの画像から現在の視野を推測するモデルを作成しました。 改良を重ねて少しづつ精度を向上させ、現在は人間が推測するよりも明らかに正確に推測できるようになり、 ノイズに強く、且つ既報を遥かに上回る推測精度の視野推測モデルができました。 既に院内での臨床運用を行っており、日々の診療に役立てております。その詳細に関しては近いうちに発表予定です。
他院での使用に関しては国の承認が必要かもしれませんし、一般公開してしまうと後で問題になる可能性もあり控えております。 また、論文として発表する前に詳しい内容を公開する事は禁止されているようですので、詳しく記載したいのですが ホームページにそのモデルの詳しい内容は記載できません。申し訳ございませんが何卒ご理解の程お願い申し上げます。
さらに良いプログラムにするため、数学の勉強と同時に、様々な手法を取り入れて日々モデルの改良を重ねております。

私はもともとコンピュータが大好きですので、PythonのPyTorchで作成した推測モデルをPyCharmで編集している時が最も楽しく、思わず時間を忘れて没頭し、 コンピュータの前に居ない時にも頭の中でも良いモデルを作れないか常に考えてしまっております。そんなパソコンオタクの私を支えてくれる家族にはいつも感謝しております。
AIの分野は日進月歩ですので、kaggleを含め、常に新しい情報を探しながらより良いモデルを作成するように心がけております。

もちろん営利目的ではございません。研究のための費用は全て自費です。 可能な限り効率的に学習するようにモデルを作成しておりますが、今回のモデルはもともとの処理がとても重く、処理速度の早いグラフィックカード(GPU)が必須です。 高価なGPUを搭載した組み上がったパソコンは極めて高価で手が出せませんので、 それぞれのパーツを別々に購入し、自分で組み立てて使用しております。 そのほうが自分で厳選したパーツを使用でき、価格も比較的安く、信頼性も高くなると考えております。

全てのデータは医院の安全な場所にのみ保存し、 個人を特定できる情報を全て取り除いて、 OpenVPN(院内のESXi上のLinuxの仮想マシンへ、楕円曲線暗号とIPv6フレッツ網内折り返しを併用した設定でインストールしました。 VPNの中で現在最も安全です)を使用して遠隔操作をする時にも、データは院内のみに保存しております。 余計なポートは全て塞ぎ、余計なサービスも立ち上げないようにしております。 個人で行うことができる範囲内で考えつく限りの対策を行い、セキュリティには特に気をつけております。

学習時には強力なGPUが必須ですが、推論の時にはCPUでも可能ですので、 多くの医院にある普通のパソコンで学習済のモデルを動かす事ができるはずです。
既に当院のCPUを使った仮想マシンで学習済モデルを自作電子カルテに組み込んで動作しており、 OCTを撮影してexportした時点で、自動的に視野を推測するプログラムを常時動作させております。
臨床上とても有用で、一度使用してしまうともう無い環境に戻れないと感じております。

AIでより正確に推測するためには、より多くの学習元となる情報が必要です。
現在のAIでは、OCTの機種が違ったり、測定条件が少しでも違うとうまく推測できません。
また、同一機種・同一測定条件の画像は、多ければ多いほど推測の精度が向上します。
そのような理由で、将来、推測の対象機種や条件を広げ、推測精度をさらに向上させ、 一般の医院で広く使用して頂けるような精度の高いモデルを作成するためには、 単一施設のみでの学習ではデータが少なすぎですので、いずれ他施設共同研究が必須と考えております。
無償ですが、もし共同研究を行って頂ける先生や企業の方々がおられましたら、e-mailにて minamikoyasuganka@gmail.com までご連絡をいただければ有り難いです。
現在は1人で行っております。
もし志を共にする方がおられましたらとても有り難い事です。

第2回日本眼科AI学会について

お陰様で、2021年第2回日本眼科AI学会の 眼科AIコンテスト の1位に入賞する事ができました。
発表の時間が短く、スライドの内容に関しての説明が不十分でしたため、
ホームページ上に載せる事にしました。
ご参考になりましたら幸いです。
学会で発表しましたスライドは こちら です。
尚、個人情報等に配慮し、発表時の眼底写真のデータは全てスライドから削除しております。
ご参考までに、スライドにする前の元の文字ばかりの長い説明データは こちら になります。
時間の関係で、スライドにする為に多くの情報を削りましたので、
後者の長い説明データの方がじっくり読むとわかりやすいと思います。
もし、上記のデータで何か問題等ございましたらご指摘をお願い致します。


2022年3月  南子安眼科 古山 誠(こやま まこと)