36 件の論文
本論文は、視覚障害を持つ成人に対する知能検査の現状を文献レビューと専門家インタビューで調査し、適切な検査ツールや基準群の欠如により正確な総知能指数の測定が不可能であることを示し、個別対応や言語サブテストの活用、そして新たな検査開発の必要性を提言している。
この研究は、ガーナの臨床データを用いたマルチモーダル機械学習（特に多層パーセプトロン）が、従来のモデルや個別の臨床指標を上回る精度で緑内障を検出できることを示し、資源制約のある環境における診断支援の潜在能力を明らかにしたものである。
本研究は、親や患者が頻繁に質問する近視に関する 20 問について、複数の AI チャットボットの回答の信頼性を比較した結果、ChatGPT と DeepSeek が「良好」、Gemini が「許容可能」と評価され、AI チャットボットが近視の理解を支援できる可能性が示唆されたことを報告しています。
この論文は、ResNet152V2 を用いた転移学習により、視覚症状に基づいて 13 種類の眼疾患を 98.8% の平均検証精度で自動分類する手法を、教育・再現性を重視したステップバイステップ形式で解説するチュートリアルです。
本論文は、網膜眼底画像から得られる血管計測値が眼軸長の影響を強く受けることを示し、ベネット・リットマンの式を用いた眼軸長補正がバイアスを低減し、AI バイオマーカー開発に不可欠であることを結論付けています。
この研究は、朝の狭帯域青光曝露が夕方よりも眼軸長の短縮を有意に引き起こし、その日内変動に影響を与えることを示したが、近視性デフォーカスとの併用は追加的な短時間調節効果をもたらさなかったと結論付けています。
タンザニア北部の病院で実施されたこの横断研究は、2 型糖尿病患者において血清トリグリセリド値の上昇が糖尿病性黄斑浮腫の独立した予測因子であることを示しました。
本論文は、低コストの携帯端末で撮影された眼底画像から、臨床環境と非臨床環境の両方で信頼性の高い緑内障や糖尿病網膜症のスクリーニングを可能にするため、病変に関連する特徴と不要な画像要因を分離する因果推論に基づく学習フレームワーク「CausalFund」を提案し、その有効性を検証したものである。
全ゲノムシーケンシングデータを用いた研究により、PITX2 遺伝子の上流にある複数のエンハンサーを跨ぐ 8,732 塩基対の欠失変異が、従来の SNP 解析では検出されなかった大規模な効果量で成人発症の原発性開放隅角緑内障（POAG）のリスクを約 7.3 倍高めることが明らかになりました。
この論文は、加齢黄斑変性症（AMD）患者において血中エルゴチオネインレベルが有意に低下していることを示し、エルゴチオネインの欠乏が眼疾患のリスク因子である可能性を明らかにし、その補充による予防・進行抑制の可能性を検証する必要性を提唱しています。
この研究は、2,216 人の慢性網膜疾患患者を対象とした大規模な実世界データ（8 万 2,644 回の受診）に基づき、自宅での多機能網膜機能検査と主治医によるケア管理を統合したプログラムが、無症候性の病状進行を早期に検知し、適切な治療介入を可能にする有効性と高い患者参加率を実証したことを示しています。
この論文は、深層学習（Vision Transformers）を用いて、単一の光干渉断層撮影（OCT）網膜神経線維層（RNFL）スキャンから将来の視野検査結果を高精度に予測するモデルを開発し、異なる装置間でも優れた汎用性を示したことを報告しています。
本論文は、米国における網膜疾患治療へのアフリベルセプトのバイオシミラー（PAVBLU）の実世界での使用実績を分析したものであり、既存治療からの切り替え例では視力が安定し、未治療例では視力が改善したほか、安全性に新たな懸念は認められなかったことを示しています。
アフリカ系集団における原発性開放隅角緑内障の希少コード変異を多コホートで解析した本研究では、細胞骨格組織に関与する SRF 遺伝子など、欧州系集団では特定されなかった遺伝子との関連が示唆され、疾患の病因解明と遺伝的リスクの理解深化に貢献しました。
この研究は、高近視患者における白内障の関連因子を特定するために、年齢や眼軸長などの眼の生物学的指標が非線形な関係を示すことを示す解釈可能な機械学習モデル（ランダムフォレスト）を構築し、そのメカニズム的洞察を提供したものである。
この研究では、電子カルテデータとプロテオミクスデータを融合したマルチモーダル AI（COMET）を開発し、糖尿病網膜症の病態に関与するタンパク質バイオマーカーを効率的に選別・検証することで、新規治療法の開発に向けた基盤を確立しました。