#4.
AIやろうと言っても誰も乗ってこない ＡＩ？何それ？
いつも同じ
眼房水解析研究→四面楚歌→論文量産→みんな手伝う
世の中そういう物
ヤマト運輸
三越の契約配送業者→社長が宅配便考案→役員全員反対
周りが全員反対したら、それは当たりだから頑張れ！
#5.
大学のデータで研究開始 自治医大：へき地医療
眼底カメラで何か所撮影すれば網膜全体と遜色ない糖尿病網膜症判定ができるか、長年研究（佐藤幸裕前教授）
中心のみと、周辺合わせての読影結果が既に1万セット 高橋，佐藤ら．散瞳2方向と4方向カラー撮影の比較．あたらしい眼科，2016
高橋，佐藤ら．無散瞳デジタル眼底カメラでの検討．あたらしい眼科，2015
高橋，佐藤ら．散瞳4方向と9方向カラー撮影の比較．あたらしい眼科，2013
#6.
後極45度から全体の病期分類を学習 Patient B Patient A Patient C Concatenated figures One
figure Davis grading of one figure Davis grading of concatenated figures NDR PDR PDR PDR SDR SDR AI1 was trained on these pairs of figures and grading AI2 was trained on these pairs of figures and grading Takahashi H, et al. PLoS One 2017
#7.
結果：周辺含めた糖尿病網膜症病期分類を80%的中 Takahashi H, et al. PLoS One 2017
特許第6745496号
#8.
起業の経緯 論文投稿の際に、アルゴリズムを実際に動かすサイトを構築して、読者に試してもらおうと思った。
サイトの維持費月5000円は、大学は事業をしないから、個人事業主として行うか起業して行うかと言われた。
学生時代第三次産業革命に乗れなかった反省も込めて、何らかの事業に繋げようと合同会社設立。 演者作成
#9.
しかし 眼底カメラメーカーに知財を売り込むも、
眼科医の仕事を奪う知財を眼科医に販売できないと断られ、
進展なし。 演者作成
#10.
インキュベーション施設との出会い→事業化へ https://deepcore.jp/kernel/
許可を得て転載
#11.
DeepEyeVision株式会社 2016年設立
画像診断支援人工知能(AI)
自治医大発ベンチャー1号
筑波大発ベンチャー CEO
髙橋秀徳 PM/PMO
吉崎明彦 ADVISOR
坪田康佑 × DIRECTOR
柳靖雄 × エンジニア
河野翔太 エンジニア
柘植泰希 QMS
鷹羽哲史 顧問
古山誠 メンバーの許可を得て演者作成
#12.
大学の眼底読影システム 直径7cmで見えない。クリックして反応するまで10秒。 演者作成
#13.
病名入力ボタン109個 たった30人強を読影するのに毎日1時間近くを浪費 演者作成
#14.
AI支援眼底読影（1時間→5分） DeepEyeVisionから許諾
#15.
自験例：眼底健診の遠隔読影用AI 遠隔読影事業者
株式会社エスフィル
シーメンスteamplay 本邦未承認でも使用可能である健診の遠隔読影に限る
AIが異常なしとしても眼科専門医の読影には回る DeepEyeVisionから許諾
#16.
2018年、FDAがAIを世界初承認 Digital Diagnostics社サイトhttps://dxs.ai/許諾
2018年
FDA: アメリカ食品医薬品局
本邦未承認 45度カラー眼底から糖尿病網膜症がModerate non-PDR以上かどうかを判定し、眼科医へ紹介する
感度87%(眼科医73%)
特異度90%(眼科医90%)
Abramoff MD, et al. JAMA Ophthalmol, 2013
中国・韓国・シンガポール・EUの多くのメーカーから45度カラー眼底用AI
#17.
「逸脱可視化AI」眼底カメラ用プログラム DeepEyeVision for RetinaStation
株式会社ニコンとDeepEyeVision株式会社開発
Japan Ocular Imaging Registryの支援 https://deepeyevision.com/news0208/
https://www.nikon.co.jp/news/2022/0208_deepeyevision_01.htm 各許諾
#18.
Inoda, Takahashi, et al. Sci Rep 2022
橋本悠人ら．紀要．2024
Takayama, et al. medRxiv 2025 「逸脱可視化AI」超広角眼底カメラ用 DeepEyeVision for
California
この画像は開発版
#19.
光干渉断層像
（ＯＣＴ）解析ＡＩ ＊解析像であるが、
眼科医であれば
視野を具体的に想起可能
#20.
Koyama, et al. SciRep 2025 緑内障フォローに視野検査は必須 視野検査は被検者に依存 きょろきょろ 寝てしまう 押しすぎ こともあり 被検者によっては ハンフリー視野計(HFA)
#21.
構造を元に視野を推測可能 → しかし低精度 機能 構造 OCT HFA Asaoka R, Xu L, Murata H, et al. Ophthalmol Sci. 2021;1(4):100055.
Hemelings R, et al. Transl Vis Sci Technol. 2022;11(8):22.
#22.
IRB No. KS20230719-3, 2023.8.10
臨大24-029, 2024.9.11
Koyama M, et al. Sci Rep 2025 大量の [OCT - 視野] を3Dデータで学習 3次元OCT像 視野
#23.
症例１ 右眼 初期緑内障症例 中心付近の局所的な暗点も推測可能 正解 推測 RMSE 24-2 : 1.2
RMSE 10-2 : 2.2 Koyama, et al. SciRep 2025
#24.
症例２ 左眼 中期緑内障症例 RMSE 24-2 : 5.6
RMSE 10-2 : 6.5 正解 推測 NFLマップだと末期だが中期であると正確に推測 Koyama, et al. SciRep 2025
#25.
症例３ 右眼 中期緑内障症例 RMSE 24-2 : 4.4
RMSE 10-2 : 2.7 (固視不良) 正解 推測 OCTからの推測なので固視不良など起こさない Koyama, et al. SciRep 2025
#26.
症例４ 右眼 末期緑内障症例 フロア効果で推測が難しい末期も良好な推測 正解 推測 RMSE 24-2 : 5.4
RMSE 10-2 : 4.2 Koyama, et al. SciRep 2025
#27.
症例５ 右眼 黄斑上膜＋緑内障症例 正解 推測 RMSE 24-2 : 4.8
RMSE 10-2 : 4.8 黄斑上膜を合併しても良好に推測 Koyama, et al. SciRep 2025
#28.
症例６ 左眼 黄斑上膜＋後発白内障＋緑内障 正解 推測 RMSE 24-2 : 3.2
RMSE 10-2 : 3.9 黄斑上膜かつ低画質でも良好 Koyama, et al. SciRep 2025
#29.
RMSE 24-2 : 5.5
RMSE 10-2 : 4.3 ノイズ混じりのOCT画像でも良好に推測 正解 推測 Koyama, et al. SciRep 2025 症例７ 左眼 白内障＋緑内障症例
#30.
乖離する場合は固視不良などでHFA側が正しくないことが多い
推測視野は他覚的検査なので、被検者に依存せず安定
現在 過去 HFA 推測 固視不良 Koyama, et al. SciRep 2025 症例８ 左眼 固視不良症例
#31.
進行判定における有用性 複数回検査し、回帰直線を作成 進行速度を推定
バラツキが小さければ早く推定 Koyama, Takahashi, et al. medRxiv 2025
#32.
症例９ 60歳台 男性 右眼 固視不良 HFA24-2 MD slope 視野検査では、
ばらつきが大きい
進行？ HFA10-2 MD slope Koyama, Takahashi, et al. medRxiv 2025
#33.
症例９ 60歳台 男性 右眼 推測視野 推測視野で進行確認可 Estimated MD slope 現在 過去 グレースケール パターン偏差p値 Koyama, Takahashi, et al. medRxiv 2025
#34.
24-2 MDスロープ 24-2 10-2 GCC 直近の視野が悪いが、進行？ばらつき？ 10-2 MDスロープ （点眼は３剤５成分、眼圧は10台後半のまま変化なし） 現在 過去 Koyama, Takahashi, et al. medRxiv 2025 症例10 70歳台 男性 右眼正常眼圧緑内障
#35.
この２年間での加速が明らか (24-2, 10-2とも-4dB/year) 濾過手術目的に紹介 推測視野のMDスロープ 24-2 + 10-2 推測視野 現在 過去 Koyama, Takahashi, et al. medRxiv 2025 症例10 70歳代 男性 推測視野
#36.
展望・課題 全国展開中！
3月4日現在11施設！
#37.
演者監修
