AI グレーディングモジュール
網膜写真を2秒未満で読み取るAI—眼科医が糖尿病性眼疾患を永続的な障害が生じる前に検出するのを支援します。
Deneye AI グレーディングモジュールは眼底写真を分析し、国際的に標準化された5段階のDR重症度グレードのいずれかを割り当てます。これにより、審査する眼科医は即座に証拠に基づく開始点を得られ、業務負荷を軽減しながら完全な臨床責任を維持します。
AIは自律的に動作することはありません。臨床措置が取られる前に、すべてのグレードは認定眼科医によって審査され、確認されます。
仕組み
写真からグレーディング結果までの3つのステップ
画像キャプチャ
スクリーナーは標準的な眼底カメラを使用して患者の網膜を撮影します。画像はDeneyeプラットフォームにアップロードされます—永続的なインターネット接続のない遠隔地からでも。
AIが2秒未満でグレード付け
AIモデルは画像を前処理し、5段階の国際臨床DR量表でDR重症度グレードを予測します。結果は眼科医のワークリストにすぐに表示されます。
眼科医が確認
認定眼科医が画像とAI提案を審査します。彼らはグレードを確認、調整、または上書きします。人間による審査の後にのみ、結果が患者に届きます。
5つのDR重症度グレード
国際臨床糖尿病性網膜症重症度スケールに基づく
| グレード | 名前 | 意味 | 推奨されるフォローアップ |
|---|---|---|---|
| 0 | DR なし | 網膜の糖尿病性損傷の目に見える兆候なし | 定期的な年1回のスクリーニング |
| 1 | 軽度NPDR | 早期変化:微小動脈瘤(網膜血管の小さな膨らみ) | 眼科医による審査 |
| 2 | 中等度NPDR | より広範な変化:出血、硬性滲出物、綿毛斑 | 眼科医による審査 |
| 3 | 重度NPDR | 有意な血管損傷、増殖性DRへの進行リスクが高い | 網膜専門医への緊急紹介 |
| 4 | 増殖性DR | 進行期:脆弱な新生血管の成長、重度の視力喪失のリスクが高い | 治療の緊急紹介(例:レーザー、注射) |
37,368画像での独立検証
4か国の4つの独立したデータセットでテスト—トレーニング中に使用されたものはありません
DRグレーディングの標準的なパフォーマンス測定はQuadratic Weighted Kappa (QWK)—AIのグレードを眼科医専門家のグレードと比較する統計で、より大きな不一致にはより重い罰則があります。0(偶然以下)から1.0(完全に一致)の範囲です。DRグレーディング文献では、0.80を超えるカッパは一般的に“優秀”と見なされます。
| データセット | 画像 | 国 | QW カッパ | 隣接精度 |
|---|---|---|---|---|
| APTOS 2019 (hold-out) | 733 | インド | 0.896 | 97.5% |
| IDRiD Training | 413 | インド | 0.710 | 90.8% |
| IDRiD Testing | 103 | インド | 0.607 | 85.4% |
| Messidor-2 | 1,744 | フランス | 0.499 | 89.1% |
| EyePACS | 35,108 | 米国 | 0.420 | 87.4% |
| 合計(外部) | 37,368 | 4か国 | 0.440 | 87.6% |
APTOS保持行はモデル独自のトレーニングデータセットから保持された画像で構成されます。他の4つのセットは完全に外部です—モデルはそれらをどの形式でも見たことがありません。
トレーニング曲線&混同行列
APTOS 2019トレーニングセット(2,929画像)、20%保持検証(733画像)。達成された最高QWK:0.896。
