AI活用で近視のリスク予測が進化、網膜剥離の早期発見へ

近視計測におけるAI活用で重症網膜疾患の予測精度向上 近視の測定における新たな手法として、ルーチンの眼科検査とAI技術が組み合わされ、重症網膜損傷の長期リスクをより正確に予測することが可能になったと報告されている。研究では、「網膜屈折オフセット（FRO）」と呼ばれる新しい指標が提唱され、個人の網膜の微妙な変化を捉えることで、既存の眼鏡度数だけでは見逃されていたリスク評価を改善できると結論付けられた。 この研究を率いたのは、エジンバラ大学のRobert O Curle眼科スイートのFabian Yii教授チーム。9,300人以上のUK Biobank参加者の健康データと網膜画像を解析し、対象者は40〜69歳であり、過去に網膜関連の問題を経験していなかった。FROはAIを使って、個人の網膜の構造が眼鏡度数から予想されるものと比較されることで計算される。各ステップごとにFROスコアが下がる（つまり、網膜が期待以上に近視に見える）と、12年間の網膜剥離や裂孔の発生リスクが50%増加することが明らかになった。 研究によれば、FROスコアは網膜剥離や裂孔などの視機能を脅かす疾患の高リスク患者を新しい、より正確な方法で識別可能だ。また、レーシックやクリアレンズ交換などの選択的手術の適切性判断にも活用できる。たとえば、眼鏡度数が同じであっても、FROスコアが低い患者は手術後に網膜疾患を発症する风险が高いことが示唆された。 世界中で10億人が近視に悩んでおり、2050年までには全球人口の半分がこの影響を受けると予測されている。高度な近視の人々は、近視でない人々に比べて網膜剥離のリスクが13倍高いとされるが、同様の度数を持つ人でもそのリスクは大きく異なる。FROスコアの導入により、個々の患者のリスクをより的確に把握し、視力喪失の予防につなげることができると期待されている。 Fabian Yii教授は、「既存の近視の重症度表示方法である眼鏡度数だけに頼ることは限界がある。FROスコアの活用により、個々の近視合併症リスクを見逃すことなく、適切かつ効果的なケアを提供することができるようになる」と述べている。エジンバラ大学の眼科学部門は、再生医学と修復に関する最先端の研究を進め、近視や他の視覚障害の予防と治療の新たな道を開く取り組みを続けています。