自治医科大学発ベンチャー・DeepEyeVision、AIを活用した緑内障診療の精度向上に向けた研究開発に着手

2024年9月11日

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DeepEyeVision株式会社プレスリリース：2024年09月11日報道関係者各位

自治医科大学発ベンチャー・DeepEyeVision、AIを活用した緑内障診療の精度向上に向けた研究開発に着手

～OCT（光干渉断層計）画像からAIで視野を推測し、患者や医療機関の負担軽減を目指す～

本リリースは、報道関係者や学術関係者等へ、当社の企業活動情報を提供することを目的としています。本文中に、医療機器・医薬品に関する情報が含まれる場合がありますが、一般の方への顧客誘引や医学的な助言を意図するものではありません。

自治医科大学発ベンチャー・DeepEyeVision株式会社（本社：栃木県下野市、代表取締役CEO：高橋

秀徳、以下「DeepEyeVision」）は、日本の中高年における失明原因の第一位である緑内障に関する診療の精度向上と、治療時の患者の負担軽減を目的とし、OCT（光干渉断層計）で撮影された目の断層画像から、AIを用いて緑内障の診療に必要な、「視野」に関する値を推測する手法の研究開発に取り組みます。

1.研究開発の背景

日本において、緑内障は、40歳以上の20人に一人が罹患しており、また、中高年における失明原因第一位の疾患(※1)であることから、急速な高齢化が進む日本の健康寿命を短くする要因の一つとなっています。

また、緑内障は早期発見と早期の治療の開始によって、病状の進行は遅らせられるものの、完治は見込めない疾患であることから、治療開始後は、永続的に通院や、視野欠損の把握を目的とした、高い集中力が必要となる視野検査等が必要となり、患者にとって、経済的・精神的に大きな負担がかかるという社会課題があります。

くわえて、医療機関にとっても、緑内障の治療にあたっては、1回あたり15分程度かかる視野検査(※2)の実施が必要になるなど、医療スタッフの大きな負担になっているという課題があります。

2．研究内容と意義

そこで、DeepEyeVisionでは、AIを用いて初期緑内障の診療精度向上ならびに検査の効率化を実現させる手法の研究開発に着手しました。具体的には、ディープラーニング技術を用い、OCT（光干渉断層計）で撮影された目の断層画像から視野を推測するプログラムを開発し、視野欠損の把握に必要な検査時間を大きく削減することで、患者ならびに医療機関の負担を軽減する(※3)ことを目指します。加えて、プログラムによって得られた定量的な計測結果を、患者ごとにデータベースとして蓄積していくことで、医師による治療方針の策定支援に活用する手法の開発も探索します。

OCTデータ、24度+10度視野推測

また、DeepEyeVisionでは、本研究開発推進のために、日本眼科AI学会等でハンフリー視野を推測するAIモデルを発表(※4)している古山

誠（医師、千葉県君津市「南子安眼科」院長）を当社顧問に迎えたほか、自治医科大学、筑波大学などの複数の学術機関や、国内外のOCTメーカーとの技術交流等を開始しています。

これらの取り組みを通じて、DeepEyeVisionでは、本プログラムの将来的な社会実装(※5)とともに、緑内障によって健康を損ねる患者を一人でも多く減らすことを目指します。

3．第35回日本緑内障学会でのシンポジウム登壇と併設器械展示会への出展について本研究に関して、DeepEyeVisionの顧問である古山

誠が、以下要領にて登壇いたします。 * 第35回日本緑内障学会シンポジウム * シンポジウム2「緑内障のprecision medicineを目指したゲノム情報、ビッグデータ、AIの利活用」 * 日時：2024年9月20日（金）

15:25-16:55

* 会場：アクリエひめじ

第1会場（2F大ホール）

演題：3次元AIモデルを活用した緑内障診療支援

* 発表者：古山

誠（南子安眼科、DeepEyeVision株式会社顧問）

https://www.congre.co.jp/jgs2024/program/index.html

また、同学会併設器械展示会にて、本AIモデル(※6)のデモンストレーションを実施いたします。（学会に申請を行った上での、薬機法未承認品としての展示につき、販売・授与は一切できません） *

第35回日本緑内障学会併設器械展示会 * 会期：2024年9月20日（金）～22日（日）

* 会場：アクリエひめじ展示場A+B * 小間番号：34

* 出展者名：DeepEyeVision株式会社

■本研究開発に関するコメント（敬称略）筑波大学眼科大鹿哲郎教授からのコメント古山

誠先生（DeepEyeVision株式会社顧問、南子安眼科院長、筑波大卒）が取り組んできた視野推測AIは、緑内障患者の負担を大きく軽減し、治療成績を向上させる画期的な技術である。眼科AI分野で貢献してきたDeepEyeVisionとの協業により、眼科医療の進展と失明予防のさらなる発展が期待される。

山梨大学医学部眼科学教室柏木賢治教授（科長）からのコメント緑内障診療への期待

失明原因の第一位である緑内障は加齢が発症の大きなリスクのため、高齢化が進む今日では、患者数はさらに増加することが想定されています。緑内障は回復不可能な視機能の障害を来すため、その早期発見と適切な治療が重要となり、そして、早期発見のためには多くの医療人材や資源の確保が、また適切な治療のためには患者の協力が必要ですが、現状ではいずれも充分ではなく、この状況の克服は容易ではありません。DeepEyeVision社が取り組もうとしている研究開発はこれら現在の緑内障が有する課題の解決に大きく寄与することが期待されます。

（※1）日本緑内障学会:日本緑内障学会多治見疫学調査報告書,2012

（※2）視野検査の手法および機器には複数の種類が存在し、また、医療機関の検査手法や検査目的により、検査時間は増減します。

（※3）従来の視野検査を代替させることは企図しておりません。（※4）2021年第2回日本眼科AI学会総会眼科AIコンテスト第1位入賞

古山. OCT画像から視野を推測する3次元の緑内障AIモデルについて, 2022

https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=202202254722768345Koyama M et al.

2024. OCT-based Visual Field Estimation Using Segmentation-free 3D CNN Shows

Lower Variability than Subjective Standard Automated Perimetry.

MedRxivdoi:

https://doi.org/10.1101/2024.08.17.24312150

（※5）医療機器プログラム(SaMD)の設計開発等も企図しておりますが、学術的観点および薬機法等の各種法規制に則り、今後、具体的な計画を策定して参ります。また、本発表に記載したアルゴリズムは、必ずしも、今後、DeepEyeVisionが設計開発を行う予定の製品に適用されるものではありません。

（※6）本モデルは、未承認医療機器（非医療機器）として、学会に申請を行った上で展示されるものであり、DeepEyeVisionが設計開発を行う予定の製品とは異なります。

DeepEyeVision株式会社について筑波大学サイバーメディスン研究センター教授、自治医科大学眼科学講座