スマートフォンベースの網膜撮像が自動化された高感度で早期な網膜症発見を可能にする
AsiaNet 72640 （0464）
【バンガロール（インド）2018年3月12日PR Newswire＝共同通信JBN】国際的な科学誌Nature Eyeに掲載された最新研究は、FDA 510k認可とCEマーク認証取得のスマートフォンベースの網膜撮像デバイスで、EyenukのEyeArt人工知能アルゴリズムを搭載したRemidioFundus on Phone（FOP）デバイスを使用すれば、糖尿病性網膜症（DR）（95.8%）と視覚を脅かすDR（99.1%）を見つけるうえで極めて高い検出感度があることを実証した。
世界で4億2200万人以上が患っている糖尿病は糖尿病性網膜症（DR）と呼ばれる視力障害状態を引き起こす可能性がある。DRに起因する90%の失明は、早期発見とタイムリーな治療によって防ぐことができる。DR検査は、主に（a）高価な網膜撮像デバイス（b）眼科専門医へのアクセス不足、例えばインドには7000万人以上の糖尿病患者を検査できるのは1万5000人の専門医しかいない－の2つの主要問題があり、不可能だった。
（Logo: (リンク ») ）
（Photo: (リンク ») ）
インドのバンガロールに本社を置くRemidio Innovative Solutionsは、高品質なポータブルデバイスによって網膜撮像の分野を大きく変革した。スマートフォンで動作するRemidio Fundus on Phone（FOP）（ (リンク ») ）は従来のシステムの20分の1のサイズの重さに匹敵し、価格も5分の1であり、瞳孔拡張せずに撮像できる。
DRはこれまで、眼科医や経験豊富な検査官だけが見つけることができた。しかしこれからは、人工知能（AI）が網膜画像、特に視力を脅かすDRの画像を判定するために利用できる。
チェンナイのMadras Diabetes Research Foundation（MDRF）で行われ、Nature Eyeに掲載された研究（ (リンク ») ）では、糖尿病患者の網膜画像はRemidio FOP（これまでに93%の臨床的感度と98%の特異度があると認定された）を使って撮影され、眼科医とAIアルゴリズムのEyeArtによって判定された。この研究は、EyeArt自動化AIとRemidio Fundus on Phone（FOP）の併用が糖尿病性網膜症（95.8%）と視力障害DR（99.1%）を見つけるうえで極めて高い検出感度があることを実証した。これはおそらく、スマートフォンベースの網膜撮像で自動化された人工知能（AI）ベースDR検出の役割と精度を考察した最初の研究である。
Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.の最高経営責任者（CEO）のアナンド・シバラマン博士は「RemidioのスマートフォンベースのFundus on PhoneとEyeArtのような人工知能を併用することが容易になり、今後は世界中の多くの人々が糖尿病性網膜症を検査できるようになる」と語った。
▽報道関係問い合わせ先
Dr. AnandSivaraman
+91-9845155475
anand@remidio.com
ソース：Remidio Innovative Solutions
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【バンガロール（インド）2018年3月12日PR Newswire＝共同通信JBN】国際的な科学誌Nature Eyeに掲載された最新研究は、FDA 510k認可とCEマーク認証取得のスマートフォンベースの網膜撮像デバイスで、EyenukのEyeArt人工知能アルゴリズムを搭載したRemidioFundus on Phone（FOP）デバイスを使用すれば、糖尿病性網膜症（DR）（95.8%）と視覚を脅かすDR（99.1%）を見つけるうえで極めて高い検出感度があることを実証した。
世界で4億2200万人以上が患っている糖尿病は糖尿病性網膜症（DR）と呼ばれる視力障害状態を引き起こす可能性がある。DRに起因する90%の失明は、早期発見とタイムリーな治療によって防ぐことができる。DR検査は、主に（a）高価な網膜撮像デバイス（b）眼科専門医へのアクセス不足、例えばインドには7000万人以上の糖尿病患者を検査できるのは1万5000人の専門医しかいない－の2つの主要問題があり、不可能だった。
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インドのバンガロールに本社を置くRemidio Innovative Solutionsは、高品質なポータブルデバイスによって網膜撮像の分野を大きく変革した。スマートフォンで動作するRemidio Fundus on Phone（FOP）（ (リンク ») ）は従来のシステムの20分の1のサイズの重さに匹敵し、価格も5分の1であり、瞳孔拡張せずに撮像できる。
DRはこれまで、眼科医や経験豊富な検査官だけが見つけることができた。しかしこれからは、人工知能（AI）が網膜画像、特に視力を脅かすDRの画像を判定するために利用できる。
チェンナイのMadras Diabetes Research Foundation（MDRF）で行われ、Nature Eyeに掲載された研究（ (リンク ») ）では、糖尿病患者の網膜画像はRemidio FOP（これまでに93%の臨床的感度と98%の特異度があると認定された）を使って撮影され、眼科医とAIアルゴリズムのEyeArtによって判定された。この研究は、EyeArt自動化AIとRemidio Fundus on Phone（FOP）の併用が糖尿病性網膜症（95.8%）と視力障害DR（99.1%）を見つけるうえで極めて高い検出感度があることを実証した。これはおそらく、スマートフォンベースの網膜撮像で自動化された人工知能（AI）ベースDR検出の役割と精度を考察した最初の研究である。
Remidio Innovative Solutions Pvt. Ltd.の最高経営責任者（CEO）のアナンド・シバラマン博士は「RemidioのスマートフォンベースのFundus on PhoneとEyeArtのような人工知能を併用することが容易になり、今後は世界中の多くの人々が糖尿病性網膜症を検査できるようになる」と語った。
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ソース：Remidio Innovative Solutions
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