特別講演

近年、人工知能（AI）の画像認識技術は急速に発展し、眼科領域でも眼底写真、OCT、視野検査など多様な検査データを対象とした研究・開発が進んでいる。一方で、AI研究を実臨床で使用可能な医療機器プログラムとして届けるためには、精度評価だけでなく、データ整備、薬事、品質管理、臨床現場での運用設計など、多くの課題を越える必要がある。

本講演では、演者が取り組んできた眼科AI研究と製品開発の経験をもとに、カラー眼底写真を用いた病変検出AIから、OCT画像情報をもとに視野を推測するAIまでの開発の道のりを紹介する。特に、緑内障診療におけるOCTと視野検査の関係、検査負担や検査品質の課題、AIによって得られる新しい情報提示の可能性について、実臨床の視点から解説する。

さらに、AIが眼科医を置き換えるものではなく、診療判断を支援し、患者説明や検査選択を補助する道具としてどのように活用され得るかを考える。眼科AIの現在地と、これからのクリニック診療における実装可能性について展望したい。