AI Eyes: テクノロジーを活用して予防可能な失明をなくす

暗い世界に生きる自分を想像してみてください。人生の大半を目が見えている状態で過ごし、ある日突然失明してしまうのです。これは完全に避けられることです。一生懸命働き、家族を育て、なんとか生活しているときに、突然、感覚の 1 つが機能しなくなるときのフラストレーションについて考えてみてください。

これが、特に発展途上国において多くの人々が直面している現状です。予防可能な失明が個人、地域社会、国にもたらす社会的、経済的コストは高く、特に世界人口の高齢化により増加し続けています。

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失明率が上昇

ランセット誌の報告によると、治療法が改善されなければ、予防可能な失明の件数は2050年までに3,600万件から1億1,500万件に増加するだろうという。重要なのは、最も治療を必要としている人々、つまり貧しい地域の人々に治療を届けられるということです。

また、治療費を削減し、治療への障壁を減らすためには、眼科治療自体の革新も必要となるでしょう。白内障手術や視力矯正眼鏡などの介入治療は、より手頃な価格で、より迅速に、より地域に密着して、より広く知られるようになる必要があります。

ここでテクノロジーが役に立ちます。人工知能（AI）とバイオテクノロジーは、インプラント、ジェル、より優れた診断、より多くの教育を通じて、予防可能な失明と闘う方法を提供できる可能性がある。

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予防は早期に始めるべき

失明予防は、インフラをほとんど必要とせず、費用も比較的少ないため、最も大きな投資収益をもたらします。さらに、人々が労働市場に再び参入することで、各国はコストを回収することができます。

実際、世界の視覚障害者の大半は最貧国に住んでいるため、インフラに重点を置くことは極めて重要です。彼らには研究所、病院、専門家に多額の投資をする余裕がありません。

だからこそ予防が重要なのです。そもそも失明を予防し、視力の問題に早期に対処することで、さらなる治療の必要性が減ります。早期発見できれば、糖尿病網膜症、白内障、緑内障、滲出型加齢黄斑変性症（AMD）など、失明の50％以上を治癒することができます。

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角膜疾患との闘い

角膜疾患は予防可能な失明の主な原因です。角膜疾患の 75% は治癒可能であり、最も大きな影響は社会の最貧困層に及んでいます。盲人や視覚障害者の 90% は発展途上国に住んでおり、インドには 1,400 万人が住んでいます。

そのため、テジ・コーリ角膜研究所は、2030 年までに世界中で予防可能な失明をなくすことに取り組んでいます。テジ・コーリ氏のプロジェクトには、ホットラインやアプリを通じた地域教育、バイオテクノロジーや角膜移植を使った研究開発などがある。

過去 2 年間で、テジ・コーリ角膜研究所は 167,000 件を超える外来診療を受け、26,000 件の角膜ドナーを集め、16,000 件の角膜移植を実施しました。

しかし、革新的なバイオテクノロジーを通じて、同研究所は組織接着剤として機能する接着剤充填剤の使用を含め、さらに一歩前進した。この非外科的治療は、テジ・コーリ財団、カナダのモントリオールの研究者、英国のムーアフィールド眼科病院の共同研究である。

この液体が人体に触れるとゲル状になり、角膜の穿孔を塞いで角膜組織の再生を助け、そもそも移植の必要性をなくします。これにより、コストと時間が節約され、患者の拒絶反応のリスクが軽減されます。

早期発見のための人工知能の活用

人工知能は失明との闘いにおいても重要な役割を果たします。糖尿病性網膜症などの特定の病気を早期に発見することは、良好な予後に不可欠です。しかし、農村部や貧困地域の人々は、先進国と比べると、同じ質の眼科医療や専門知識にアクセスできないことがよくあります。マイクロソフトはスタートアップ企業のForus Healthと提携し、人工知能を活用して競争の場を平等にしようとしている。

機械学習は医師の専門知識を補完します。 Microsoft の AI ネットワークは、このテクノロジを民主化し、世界中の医療機関が標準化された複製可能な方法でケアを提供できるようにすることに専念しています。コストが安く、効率も上がります。目のケア以外にも、心臓病の治療にも使われています。

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専門スタッフの追加

インドでは、最大の課題の一つは訓練を受けた眼科医の不足です（人口13億人に対してわずか2万人）。 Microsoft AI は、一般的な眼疾患を検査できるポータブル デバイスを使用して技術者と眼科医の労働力を増強し、眼科医不足の緩和に貢献しています。

現在までに、網膜画像検査装置は 200 万人以上の患者を助けてきました。

さらに、Microsoft の AI は、目のスキャンの画質を「クリーンアップ」することもできます。通常、これらの写真は、ほとんど訓練を受けていない技術者によって日光の下で撮影されるため、診断目的で使用するのは困難です。

画像品質アルゴリズムにより、キャプチャの改良が必要になったことが検出され、技術者は画像の再撮影が必要になったことを知らせる即時アラートを受け取るようになりました。

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検出範囲の拡大

同様に、糖尿病網膜症の患者は病気の進行を監視するために定期的な検査を受ける必要があります。米国では、糖尿病患者のうち、推奨どおりに毎年眼科検診を受けている人は半数未満です。

発展途上国では訓練を受けた専門家がさらに不足し、診療所の数も少ないため、この数字はさらに高くなります。

しかし、IDx-DR のような AI システムを使用すれば、専門家は数分以内に患者が糖尿病網膜症を患っているかどうかを判断できます。 AI システムにより、手作業で診断しなければならない症例が減るため、この分野での眼科医の作業負荷が 10% 削減されます。

協力の必要性

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出典: Pexels

予防可能な失明は個人にとっても社会全体にとっても悲劇です。しかし、人工知能は急速に発展しており、目の健康に対するその可能性は非常に大きいです。しかし、Microsoft と Forus のコラボレーションが示すように、その潜在能力を最大限に発揮するには、ドメイン間の知識共有とコラボレーションが必要です。

予防可能な失明をなくすという共通の目標に向かって取り組むことで、組織や公的機関は単独で行動するよりも大きな社会的影響を達成することができます。