AIが予防的な眼ケアを変革し、視力を守る

目は重要な感覚器官であり、私たちの人生のあらゆる段階で重要な役割を果たします。

目は外界に関する情報を脳に伝えます。視覚がなければ、読むことや学ぶこと、歩くこと、環境との相互作用といった日常的な作業が困難になります。

良好な視力は自立した生活を楽しむため、そしてもちろん人生の喜びを享受するために不可欠です。

しかし、2.2 billion peopleは視覚障害のためにそれができず、視覚障害は視覚系とその機能に影響を与える眼の状態によって起こります。

白内障、緑内障、屈折異常、糖尿病性網膜症、加齢黄斑変性（AMD）、老眼は、視覚障害の主な原因の一部です。

視覚障害は個人の生活に重大な影響を及ぼし、適時に質の高い眼科医療へアクセスできれば多くの影響を軽減できます。個人への影響に加えて、視覚障害は経済的負担も大きく、失われた生産性の年間世界コストは 4,110 億ドルと推定されています。

その結果、視覚障害や失明を引き起こす眼の状態は、眼科医療戦略の主要な焦点となっています。

眼科におけるAI

視覚障害は人々の生活の質を低下させ、世界的な経済負担を生むため、医師、科学者、研究者は人工知能（AI）を活用して眼科医療を変革しようとしています。

急速に進化するこの技術は、金融、製造、小売、メディア、ヘルスケアなどの分野でビジネス効率とデータ分析を向上させてきました。

医療と医学において、AIの影響は近年劇的に高まっています。

早期検出のためのAI：糖尿病性網膜症、緑内障、加齢黄斑変性

眼科において、AIは網膜画像や患者データの解析を通じて、緑内障、糖尿病性網膜症、AMD などの疾患の早期検出を可能にしています。ここで、AI ツールは個別化された介入と自動診断・スクリーニングを実現します。

この技術は外科支援も提供し、候補者のスクリーニング、手術技術の最適化、合併症の最小化、術後結果の予測に役立ちます。

専門家によれば、AI は前眼部手術の臨床および外科的実践においてますます重要な役割を果たすとされています。

すでに、この技術は白内障のスクリーニングと診断、手術フェーズの分類、手術タイミングの予測によって手術室のワークフローを最適化するために使用されています。さらに、AI は白内障手術時に移植される合成レンズ（IOL）の屈折力を最適に計算することにも応用されています。

長年にわたって蓄積された文献や画像データが日常的に利用されてきました。

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LLMのパフォーマンス：眼科医と比較

ある研究では実際に、AIは非専門医の能力を上回っている¹ことが判明しました。

ケンブリッジ大学が主導したこの研究は、人気の大規模言語モデル（LLM）である GPT-4 の臨床知識と推論スキルが、専門眼科医のレベルに近づいていることを報告しています。

GPT-4 は専門眼科医、非専門の若手医師、研修医と比較検証され、最大 87 件の眼科シナリオが提示されました。これらの質問は教科書から抽出されたもので、インターネット上で自由に入手できないため、GPT-4 の学習データに含まれている可能性は低いと考えられます。

医師は 4 つの選択肢から診断または治療助言を選択する必要がありました。研究によると、AI モデルは若手医師より高得点を取得し、研修医や専門医と同等のスコアを示しましたが、トップパフォーマンスの医師は GPT-4 を上回っていました。

研究者は、LLM が医療従事者を置き換えることはないと述べていますが、特定の文脈で診断、助言、管理提案を提供することで医療を改善できる可能性があると指摘しています。

実験室から診療所へ：実世界でのスクリーニング結果

最近の研究 AIの緑内障検出への実装を評価²が実世界の設定で行われました。

このために、研究チームは自動網膜撮影と AI ベースのスクリーニングシステムを開発し、受容性、実現可能性、精度を評価しました。対象は 50 歳以上の参加者で、AI によって解析された自動眼底カメラで撮影された網膜画像が使用されました。

AI システムは AUROC 0.80 を達成し、条件の識別能力が高いことを示しました。感度は 65% で、実際の症例を正しく特定し、特異度は 94.6% で健康な個体を正確に分類しました。以前に診断されていなかった 161 名の患者のうち、18 名（11.2%）が参照可能な緑内障と判定されました。研究は次のように述べています：

「感度の低さや画像取得の制限といった課題はあるものの、一次医療設定での機会的スクリーニングに対する有望性が示されています。」

また、レビュー³が中国・首都医科大学眼科部によって行われ、AI の近視への応用と課題が検討されました。

現在、この状態は世界で 20 億人以上に影響を及ぼしており、2050 年までに世界人口のほぼ半数が罹患すると予測されています。未矯正のまま放置すると、近視は視力を損ない、教育や就業機会に支障を来すだけでなく、高度近視は永久的な視力喪失を引き起こす可能性があります。したがって、早期診断は進行管理と長期的な視覚障害予防に重要です。

ここで、AI は複雑な医療データを解析する有望なツールを提供できます。

近視を検出するために、AI モデルは大量の眼底写真や OCT 画像で学習し、近視に関連する網膜変化を検出できるように訓練されます。AI は近視発症に伴う行動変化も検出でき、SVOne のような自己モニタリング機器は AI を用いて屈折異常を検出します。リスク因子の発見には、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、XGBoost などの手法が利用されます。

AI は臨床実践や政策決定において近視管理を支援できますが、課題も残っています。

「高品質なデータセットを構築し、マルチモーダル画像データ処理能力と人間・コンピュータ相互作用能力を向上させることで、AI モデルは臨床応用のためにさらに改善できる。」

– Dr. Jifeng Yu

格差への対処

視覚問題は広く分布していますが、低・中所得国（LMIC）では高所得地域に比べて障害の発生率が高くなっています。AI によりより多くの人がスクリーニングを受けられるようになることで、専門的な眼科医療へのアクセスが限られた地域の格差を埋めることが可能です。

このため、テック大手の Google は ARDA（Automated Retinal Disease Assessment）という AI モデルを開発し、最近では 糖尿病性網膜症検出用AIモデル をタイとインドのヘルステック企業にライセンス提供しました。

「彼らは独自のビジネスモデルを構築しますが、同時に最も必要としているが費用を負担できない人々にもスクリーニングを提供します。糖尿病性網膜症による失明は完全に予防可能であり、いくつかの地域で効果的なスクリーニングができていないことは許されるべきではありません。」

– Sunny Virmani, project manager at Google Health

LMIC で増加傾向にある糖尿病は、視界のぼやけ、糖尿病性黄斑浮腫、緑内障、糖尿病性網膜症などで視力に深刻な影響を与える可能性があります。後者は過剰な血糖が血管を損傷し、眼内に液体が漏れ出すことで発生します。

糖尿病性網膜症は視覚に変化をもたらし、最終的には失明に至ることがあります。しかし、早期診断と治療によりリスクは最大 98% 低減できます。ただし、糖尿病患者のうちスクリーニングを受ける人はごく少数です。

そのため、10 年前に Google Health の研究ディレクターである Dale Webster と同僚は、医療画像から疾患を診断する AI の能力をテストし始めました。

この結果、眼科医と同等の診断精度を持つ ARDA が生まれました。

AI モデルのために、Google チームは 2018 年から 2020 年にかけてタイの 3 つの地域で 7,651 名をスクリーニングし、ARDA は 94.7% の精度を達成し、「これらのツールは安全で効果的である」と示しました。

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円錐角膜管理におけるAIのブレークスルー

このような進展の中で、研究者は現在、円錐角膜患者が失明に至る可能性を予測できる AI を開発し、医師が診断できる数年前に早期治療とモニタリングが可能になるようにしました。これにより、不必要な手術を減らし、視力喪失を防ぐことができます。

円錐角膜は原因不明の進行性眼疾患です。

この状態では、角膜が歪みます。角膜は虹彩と瞳孔を覆う透明なドーム状の層で、光を眼内に取り込み、焦点を合わせて鮮明な視界を提供します。

角膜が薄くなり円錐形に膨らむと円錐角膜と呼ばれます。角膜形状の変化により光線が焦点を外れ、視界が歪みます。他の症状としては眩しさ、光過敏、ぼやけた視界があり、運転や読書といった日常的な作業が困難になります。

この疾患は十代後半から二十代前半に発症し、時間とともに進行します。

正確な原因は不明ですが、遺伝的要因が関与している可能性があり、円錐角膜患者の 10 人に 1 人は親も同様の状態です。また、過度の目のこすり、アレルギー、コラーゲン減少による角膜薄化、結合組織疾患とも関連しています。

通常は両眼に影響しますが、眼ごとに視力や症状が大きく異なることがあります。

症状は 10〜20 年にわたり徐々に悪化します。初期段階では眼の充血や腫れ、光や眩しさへの感受性増加、軽度の視界ぼやけやわずかな歪みが見られます。後期になると近視や乱視が進行し、視界のぼやけや歪みが顕著になります。

初期段階では眼鏡やコンタクトレンズで視力問題が矯正できることが多いですが、後期になると硬質ガス透過性コンタクトレンズが必要になることがあります。

しかし、適切なタイミングで治療しないと症状が重篤化し、角膜移植、Intacs（小型角膜インプラント）、角膜交差結合（CXL）などが必要になることがあります。 現在、円錐角膜を診断するために、医師は時間をかけて患者をモニタリングします。

定期的な眼科検診では、眼科医が角膜を検査し、専門的な画像診断で曲率を測定し、形状変化を確認します。

「円錐角膜は若年の労働年齢患者に視覚障害をもたらし、西側諸国で最も一般的な角膜移植の原因です。」

– Dr. José Luis Güell, ESCRS Trustee and Head of the Cornea, Cataract and Refractive Surgery Department at the Instituto de Microcirugía Ocular, Spain

しかし、研究者は現在、AI が円錐角膜患者のうち、不可逆的な損傷が起こる前に緊急の角膜治療が必要かどうかを予測できる突破口を達成し、視力を守り角膜移植の必要性を減らす可能性を示しました。

この研究は最近 発表されました、第 43 回欧州白内障・屈折手術学会（ESCRS）で。

人間の視力と医療資源の保存

Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust と University College London（UCL）の Shafi Balal 博士らが実施した本研究は、患者の眼画像を AI が解析し、他のデータと組み合わせて、どの円錐角膜患者が即時治療を要し、どの患者がモニタリングを継続できるかを予測しました。

「円錐角膜は若年の労働年齢患者に視覚障害をもたらし、西側諸国で最も一般的な角膜移植の原因です。」

– Dr. Balal

『クロスリンク』という単一の治療だけで、疾患の進行を止めることができます。この治療は紫外線とビタミン B2（リボフラビン）点眼を用いて角膜を硬化させます。

ただし、クロスリンク治療は瘢痕が永久的になる前に実施する必要があり、これにより角膜移植の必要性がなくなります。実際、95% 以上の症例で成功しています。Balal 博士によれば：

「しかし、医師は現在、どの患者が進行し治療が必要になるか、どの患者がモニタリングだけで安定するかを予測できません。そのため、患者は何年も頻繁にモニタリングが必要で、クロスリンクは通常、進行が既に起きた後に実施されます。」

したがって、AI は円錐角膜を適時に診断できるのです。

AI 用に、研究は Moorfields Eye Hospital に紹介された円錐角膜評価・モニタリングの患者群を使用し、OCT で眼前部をスキャンして形状を検査しました。

光干渉断層計（OCT）は、光波を利用して網膜の高解像度断層画像を取得する非侵襲的な画像手法です。この技術は黄斑変性、緑内障、糖尿病性網膜症などの診断に広く用いられています。

研究者は 6,684 名の患者から 36,673 枚の OCT 画像を AI で解析しました。AI モデルは患者の 初診時 のみで、状態が安定するか悪化するかを正確に予測できることが分かりました。

これは、初回の定期診察時点から AI が患者の進行リスクを予測し、進行や二次的変化が起こる前に早期治療を可能にすることを意味します。

AI モデルを用いて、研究者は患者を二つのグループに分類しました。 低リスク群は患者の約 2/3 を占め、治療は不要です。高リスク群は約 1/3 で、即時のクロスリンク治療が必要です。

2 回目の病院受診データを加えると、AI モデルは患者の最大 90% を分類できました。

この研究は、スキャンと患者データの組み合わせで円錐角膜進行リスクを予測する高精度な AI を実現した初の研究であると Balal 博士は述べました。彼はさらに次のように付け加えました：

「我々の研究は、AI を用いてどの患者が治療を要し、どの患者がモニタリングを継続できるかを予測できることを示しています。」

Balal 博士が指摘したように、研究は 2 年以上にわたって大規模な患者群を追跡しました。結果は、高リスクの円錐角膜患者が症状が進行する前に予防的治療を受けられる可能性を示し、視力喪失を防ぎ、複雑な角膜移植手術とその回復負担を減らすことが期待されます。

一方、低リスク患者は不要なモニタリングを回避でき、医療資源の節約につながります。

「アルゴリズムによる患者の効果的な分類は、専門医を最も必要とする領域へ再配分することを可能にします。」

– Dr. Balal

研究者は現在、何百万もの眼スキャンで学習させる、さらに強力な AI アルゴリズムの開発に取り組んでいます。このアルゴリズムは、円錐角膜進行予測だけでなく、遺伝性眼疾患や眼感染症の検出にも特化させることができます。

AI アルゴリズムが「継続的に有効性を示し続ければ、この技術は若年の労働年齢患者における視力喪失やより困難な管理戦略を最終的に防止するだろう」と Güell 博士は述べました。

アルゴリズムは現在、臨床環境で展開される前にさらなる安全性テストを受ける段階にあります。

AI駆動型眼ケアへの投資

Alcon AG (ALC.SW ) (ALC ) は、スイス拠点の眼科ケア企業で、手術と視覚ケアを通じて白内障、緑内障、網膜疾患、屈折異常などの状態に対する製品群を研究・製造・販売しています。

Alcon AG (ALC )

時価総額 396 億ドルで、ALC 株は現在 1 株あたり 77.78 ドルで取引されており、年初来で 8.81% 下落し、昨年末の 100 ドル超えから約 23% 下落しています。EPS（TTM）は 2.25、P/E（TTM）は 34.41、配当利回りは 0.43% です。

2025 年第 2 四半期の売上は 26 億ドルで、前年同期比 4% 増加しました。四半期の希薄化 EPS は 0.35 ドルでした。

同期間に営業活動から 8.89 億ドルのキャッシュを生み出し、2025 年上半期のフリーキャッシュフローは 6.81 億ドルでした。Alcon は株主に 2.87 億ドルを還元しました。

CEO デビッド・J・エンディコットは「新製品である Tryptyr、Systane Pro PF、Precision7、PanOptix Pro、Voyager、Unity VCS に対する『堅調な初期需要』を受け、これらの発売が売上成長の加速、キャッシュ創出、株主への長期的価値提供につながる」と述べました。

「まだ初期段階ではありますが、これらのローンチはトップライン成長を加速させ、キャッシュを生み出し、株主に長期的価値を提供する位置づけです。」

人工知能への投資に関するすべてを学ぶにはこちらをご覧ください。

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結論

世界中で数千万人が視覚障害や失明のリスクにさらされている中、AI が疾患進行を予測し治療判断を導く能力は、予防的眼ケアの新時代を告げています。アルゴリズムがさらに洗練されるにつれ、AI は臨床医が視力を保護し、医療費を削減し、生活の質を向上させる力を与える可能性があります。

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参考文献：

<sup>1. Thirunavukarasu, A. J., Mahmood, S., Malem, A., Foster, W. P., Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, S. W., Wong, Y. L., Chong, Y. J., Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, B. K. J., Jain, N., Tan, T. F., Rauz, S., Ting, D. S. W., & Ting, D. S. J. (2024). Large language models approach expert-level clinical knowledge and reasoning in ophthalmology: A head-to-head cross-sectional study. PLOS Digital Health, (Version of Record), published 17 2024年4月. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, C. L., Joseph, S., Vingrys, A. J., et al. (2025). Prospective pragmatic trial of automated retinal photography and AI glaucoma screening in Australian primary care. npj Digital Medicine, 8, 386. (Version of Record), published 1 2025年7月. Received 9 2025年3月; accepted 2 2025年6月. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). Application of artificial intelligence in myopia prevention and control. Pediatric Investigation, (Version of Record), published 18 2025年3月. https://doi.org/10.1002/ped4.70001</sup>