加齢黄斑変性の治療効果、AIで予測可能か

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ケアネット

加齢黄斑変性の治療効果、AIで予測可能かのイメージ

 ドイツ・ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘンのMarkus Rohm氏らは、加齢黄斑変性患者の治療後の視力について、機械学習を用いた予測が可能かどうか、データベース研究により検討した。著者は、「治療3ヵ月後の視力については実測値に匹敵する結果を予測でき、12ヵ月後の視力についても、その予測値が硝子体内治療の継続に対する患者のアドヒアランスを高めるのに役立つのではないか」とまとめている。Ophthalmology誌オンライン版2018年2月14日号掲載の報告。

 研究グループは、滲出型加齢黄斑変性で抗血管内皮増殖因子(VEGF)薬(3種)による治療を受けた患者を対象に、初回投与後3ヵ月および12ヵ月時の視力について、機械学習を用いた予測を目的にデータベース研究を行った。

 視力の予測には、5つの異なる機械学習アルゴリズム(AdaBoost.R2、Gradient Boosting、Random Forests、Extremely Randomized Trees、Lasso)を使用。臨床データは、電子カルテ(視力などの所見41項目)およびOCT測定所見(中心網膜厚など124項目)を含むデータウェアハウス(DW)から得た。患者の視力は、実測値を除外してから機械学習で予測され、その予測値をDWに記録された実測値と比較した。

 主要評価項目は、3ヵ月時および12ヵ月時の視力予測値と実測値の差(平均絶対誤差[MAE]および二乗平均平方根誤差[RMSE])であった。

 主な結果は以下のとおり。

・3ヵ月予測は653例738眼(女性379例、平均年齢74.1歳、初回投与前の視力0.54±0.39 logMAR)を対象とした。
・このうち12ヵ月予測に関する十分な追跡データが得られたのは、456例508眼(女性270例、平均年齢74.2歳、初回投与前の視力0.56±0.42 logMAR)であった。
・予測値と実測値の差は、3ヵ月時に関しては、MAE 0.11 logMAR(5.5文字)/RMSE 0.14(7文字)からMAE 0.18 logMAR(9文字)/RMSE 0.2 logMAR(10文字)の範囲であった。
・同様に12ヵ月時に関しては、MAE 0.16 logMAR(8文字)/RMSE 0.2 logMAR(10文字)からMAE 0.22 logMAR(11文字)/RMSE 0.26 logMAR(13文字)の範囲であった。
・最も性能が良好なアルゴリズムは、Lassoプロトコールであった。

(ケアネット)

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