AIで愚かな眼球手術を阻止！！

最終更新日：2019/10/31

視力研究者は機械学習アーキテクチャを開発した。
その最良のモデルであるアンサンブル分類器は、角膜屈折矯正手術のための候補を手術後の合併症または予後不良があると思われる患者から分離することに関して、93.4％の精度を達成した。

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このモデルは、従来のスクリーニング法や研究に参加した経験豊富な眼科医よりもはるかに優れたパフォーマンスを示した。

研究は、npj Digital Medicineにオープンアクセスで掲載された。

Singapore Eye Research Instituteの上級執筆者Tyler Hyungtaek Rimらは、適切な手術候補を特定するために5つのアルゴリズムをトレーニングした。

これらのツールから、彼らは、高性能アンサンブル分類器を構築し、角膜トモグラフィー画像、人口統計データ、および10,000人以上の患者の他の眼科検査からのデータについてそれを訓練した。

チームは、2,600人以上の患者からのデータに関するアプローチを社内で検証し、その後、アーキテクチャの開発期間後にスクリーニング検査を受けた5,200人以上の患者からのデータを使用して外部的に検証した。

「我々が提案した機械学習モデルは、大多数の人々によって訓練されているので、確実に機能すると期待されています」

と著者らは結論付けている。

「術前データの自動分析は、屈折矯正手術のための安全で信頼性のある臨床決定を提供することができます。
将来的には、このアプローチは標準化された自動化された外科的選択の選択を容易にするでしょう。」

原文

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