倉田奨励金研究報告書 第 50 集｜2019 年度（第 51 回）助成■受領№1410

新眼科医療機器 SmartEyeCamera を使用した、眼科疾患の早期発見と早期診断の実現

代表研究者

清水 映輔

慶應義塾大学医学部眼科学教室特任講師

1．研究目的

特に発展途上国において社会問題となっている。

本邦初の医師主導型開発医療機器 Smart Eye

原因は貧困、高齢化、医師不足以外にも医療機

Camera（SEC）を使用した、新眼科診療の構築と器不足が挙げられると考えた著者らは、スマー実現により、我が国における眼科疾患の早期発見

トフォン装着型スリットランプ装置（Smart Eyeシステムを作成、そして我が国作成された眼科疾Camera; SEC）を発明した。本研究において、患早期発見システムを応用して、世界の白内障に核白内障（NUC）の評価を従来の固定式細隙灯よる失明を克服するために本申請を行う。

顕微鏡とSECで比較した。対象は日本人患者64
例128眼で、NUCはWHOの核混濁分類に基づい

2．研究内容て評価した。まず複数の眼科医が固定式細隙灯

本研究は、医師主導型開発医療機器スマートア

顕微鏡でNUCを評価し、次に同一症例を非眼科イカメラ（Smart Eye Camera: SEC）を使用した、医がSECで撮影した画像を別の眼科医が評価し、新しい眼科診療の開発により、眼科遠隔診断を可比較検討した。各医療機器間におけるNUC分類

能とし、眼科診断人口知能（AI）を作成するものは有意に相関した（r＝0.871）。また、両群間のであり、データ収集→性能試験→アノテーション再現性は高度であった（重み付けκ係数＝→機械学習→エビデンス発表→アプリへの内包→0.807）。以上よりSECは、NUCの評価において薬事申請の順番で研究を進めている。本年度は、従来の固定式細隙灯顕微鏡と同様に信頼できる白内障診断AIの開発と診断APIを動かすアプリケことが示唆された。

ーションの開発を進めた。白内障診断AIについて
は、診断性能試験、データ収集、アノテーション・前房深度（緑内障発作リスク）診断性能試験と教師データ作成、機械学習、作成モデルの精度85名170眼の有水晶体眼症例を用い、前房深度検証までを行った。アプリケーションについても、と隅角の評価をSECと従来の細隙灯、前眼部要件定義、検証及び検証結果をもとにした改良、OCTを用いて検証した。結果として、SECは従APIの初期的組み入れまでを実施した。

来の細隙灯との前房深度と隅角の評価において
高 い 相 関 性 を 示 し （ r ＝ 0.814, 0.919 ）、 Van

・白内障診断性能試験

Herick plus分類の再現性も高い数値を示した

世界の失明原因第一位の白内障は、適切な時期（重み付けκ係数＝0.757）。また、前眼部OCTに治療をすれば失明に至らない可能性が高く、との前房深度と隅角の評価においても高い相関倉田奨励金研究報告書 第 50 集｜2019 年度（第 51 回）助成性を示した（r＝0.641, 0.764）。これらの結果よ（BUT）の短縮からなり、眼科医のみならず非り、ポータブルSECは前房深度と隅角の評価に眼科医が点眼薬を処方することがあるが、実際おいて、既存機器と主観的かつ客観的に同等評にBUT計測など、眼科的検査が不十分なことが価が可能と示唆された。スマホを使用した同様ある。今回著者らは、スマートフォン装着型細の報告は世界初であり、SECを使用することで隙灯（Smart Eye Camera; SEC）を用い、DEの細隙灯が装備されていない地域での眼科診療に評価を従来の固定式細隙灯顕微鏡と比較した。

貢献できると共に、遠隔診療・人工知能開発の本研究は後向きに53症例106眼を用い、SECと従可能性も示唆された。

来の固定式細隙灯におけるDE診断性能の比較を行った。SECと従来の細隙灯におけるBUT評・アレルギー性結膜疾患診断性能試験

価は非常に高い相関を示し（r＝0.887. P＜0.05）、アレルギー性結膜疾患（ACDs）の有病率は世界有意な検者間信頼性も認められた（kappa＝中で増加傾向にある。実際に、眼科医のみなら0.527. P＜0.05）。さらに日本のDE診断基準におず非眼科医が治療として点眼薬を処方することけるSECの従来の細隙灯に対する診断性能は感があるが、眼の検査や診断が不十分なことが多度95.7%、特異度90.0%、受信者動作特性曲線のい。そのため、正確な治療をされずに眼科受診曲線下面積AUC＝0.928あった。以上よりSECが遅れてしまうケースがしばしば問題となっては、DE診断において従来の固定式細隙灯顕微鏡いる。そこで著者らは、スマートフォン装着型と同様の診断性能を有することが示唆され、ススリットランプ装置（Smart Eye Camera; SEC）

マホを使用した同様の報告は世界初であり、を用いて、ACDsの評価を従来の固定式細隙灯顕SECを使用することで細隙灯が装備されていな微鏡と比較した。対象は日本人患者17例32眼で、い地域での眼科診療に貢献できると共に、遠隔眼表面の臨床所見（眼瞼結膜充血・腫脹・濾胞・診療・人工知能開発の可能性も示唆された。

乳頭・巨大乳頭、眼球結膜充血・浮腫、輪部トランタス斑・浮腫、角膜上皮障害）の各スコア（0−3点）を評価した。まず複数の眼科医が固定式細隙灯顕微鏡でACDsを評価し、次に同一症例を別の眼科医がSECで撮影し、記録された画像

３．発表（研究成果の発表）
国内外の学会誌、学会講演会等における発表を５件程度記載。
記載内容：氏名、題目、誌名、巻、号、頁（年次）、をさらに別の複数の眼科医が評価し、比較検討学会名（場所、年次）した。各医療機器で評価した臨床所見のスコア

学会誌・雑誌等における論文一覧：は有意に相関した（r＝0.918）。また、両群間で1. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Ishikawa T,再現性が示された（重み付けκ係数＝0.631）。

Tanji

以上よりSECは、ACDsの評価において従来の固Nakayama S, Yokoiwa R, Sato S, Hanyuda A,

定式細隙灯顕微鏡と同様に信頼できることが示

Asai K, Sato Y, Ogawa Y, Tsubota K. Artificial

唆された。

intelligence model for diagnosing dry eye

M,NaomichiA,Sakasegawa

A,disease. Ocul Surf. 2021. Under review.
・ドライアイ診断性能試験

2. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Tanji M,

ドライアイ（DE）は我が国に2,200万人の患者

Ishikawa T, Naomichi A, Sakasegawa A,数を有し、世界的にも非常に重要な疾患である。

Nakayama S, Yokoiwa R, Sato S, Hanyuda A,

DE診断は自覚症状の有無と涙液層破壊時間

Asai K, Fukagawa K, Shiba D, Sato Y, Ogawa Y,倉田奨励金研究報告書 第 50 集｜2019 年度（第 51 回）助成
Tsubota K. Artificial intelligence to estimate

R, Sato S, Hanyuda A, Asai K, Sato Y, Ogawa Y,

anterior chamber depth from slit-lamp image.

Tsubota K. Artificial intelligence for cataract

Nat Med. 2021. Under review.

diagnosis using video and machine-learning.

3. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Tanji M,Sakasegawa A, Nakayama S, Ishikawa T,

Japan Cornea Conference 2021. 2021/2, 国内,口頭

Yokoiwa R, Sato S, Katayama T, Hanyuda A,

2. Sato S, Shimizu E, Yazu H, Naohiko A,

Fukagawa K, Fujishima H, Sato Y, Ogawa Y,Yokoiwa R, Katayama T, Hanyuda A, Sato Y,Tsubota

artificialOgawa Y, Tsubota K. Smart Eye Camera: A

intelligence from video and machine-learning.

validation study for evaluating the tear film

Ophthalmology Science. 2021. Under review.

breakup time in dry eye disease patients. Japan

4. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Yokoiwa R,Cornea Conference 2021. 2021/2, 国内, 口頭

Sato S, Katayama T, Hanyuda A, Sato Y,

3. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Tanji M,Ogawa Y, Tsubota K. Smart Eye Camera: ASakasegawa A, Nakayama S, Ishikawa T,validation study for evaluating the tear film

Yokoiwa R, Sato S, Katayama T, Hanyuda A,

breakup time in dry eye disease patients. Transl

Fukagawa K, Fujishima H, Sato Y, Ogawa Y,Vis Sci Technol.10 (28). 2021.

Tsubota K. Artificial intelligence for cataract

K.

Cataract

diagnostic

5. Yazu H, Shimizu E, Sato S, Aketa N, Katayama

diagnosis using video and machine-learning.

T, Yokoiwa R, Sato Y, Fukagawa K, Ogawa Y,the 1st annual meeting of the Japanese society

Tsubota K, Fujishima H. Clinical Observationof artificial intelligence in Ophthalmology.

of Allergic Conjunctival Diseases with Portable

2020/11/29, 国内,口頭and Recordable Slit-Lamp Device. Diagnostics.

4. 矢津 啓之, 清水 映輔, 奥山 翔, 片平 拓也,
藤島 浩. ポータブル細隙灯顕微鏡”Smart Eye

2021; 11(3):535.
6. Shimizu E, Yazu H, Aketa N, Yokoiwa R, Sato S,
Yajima J, Katayama T, Sato R, Tanji M, Sato Y,Camera”による白内障評価. 第20回日本抗加齢医学会総会. 2020/9, 国内,口頭

Ogawa Y, Tsubota K. A Study Validating the

5. 清水 映輔, 第5回IoMTサミット（2020）セッEstimation of Anterior Chamber Depth andション1.「白内障診断AI開発の挑戦」. 一般社

Iridocorneal

団法人IoMT学会.

AnglewithPortableandNon-Portable Slit-Lamp Microscopy. Sensors.
2021; 21(4):1436.

6. 小川 葉子, 山口 昌彦, 細谷 友雅, 猪俣 武範,清水 映輔, 矢津 啓之. 免疫性疾患と難治性ド

7. Yazu H, Shimizu E, Okuyama S, Katahira T,ライアイ症例への対策 Part 2. 第74回臨床眼Aketa N, Yokoiwa R, Sato Y, Ogawa Y,

科学会インストラクションコース34. 京都.

Fujishima H. Evaluation of Nuclear Cataract

2020/11, 国内,口頭with Smartphone-Attachable Slit-Lamp Device.

Diagnostics. 2020; 10(8):576

7. Shimizu E. Lightning Demo: Point of Care
Diagnostics. TechEmerge Health East Africa
Innovation Summit. 2020/10/28,海外,口頭学会・シンポジウム等における口頭・ポスター発表：
1. Shimizu E, Yazu H, Naohiko A, Ishikawa T,Tanji M, Sakasegawa A, Nakayama S, Yokoiwa