AI-OCTシステムは糖尿病黄斑浮腫の偽陽性紹介を大幅に削減し感度を維持する

【背景】

糖尿病網膜症スクリーニングの標準である眼底写真では、糖尿病黄斑浮腫（DME）の偽陽性紹介が多く、専門眼科に大きな負担がかかっています。AI-OCTシステムの導入で不必要な紹介を減らせるか検討されました。

【結果】

AI-OCTシステムはDME検出において感度98.8%（95%CI: 94.5%-100.0%）、特異度90.7%（95%CI: 88.7%-92.4%）でした。RCTでは、AI-OCTシステムを併用した介入群の偽陽性DME紹介率は24.1%（95%CI: 14.6%-37.0%）で、対照群の69.1%（95%CI: 61.0%-76.1%）と比較し、絶対差-45%と大幅に減少しました。

【臨床へのインパクト】

このAI-OCTシステムは、糖尿病網膜症スクリーニングにおけるDME評価の二次スクリーニングツールとして、偽陽性紹介率を大幅に削減しつつ、DMEの見落としを防ぐ高い感度を維持できることを示唆します。専門眼科への負担軽減と、患者さんの不必要な受診を減らすことで、診療フローの効率化に貢献する可能性があります。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。