黄斑（Macula）と視神経乳頭（Optic Nerve Head: ONH）のどちらが緑内障診断に有効か ― Wide-Field OCTとAIによる検証 (Are Macula or Optic Nerve Head Structures better at Diagnosing Glaucoma? An Answer using AI and Wide-Field Optical Coherence Tomography)

田中専務

拓海先生、最近うちの部下が『AIで緑内障が簡単に見つかる』と言うんですが、本当に現場で使えるものなんですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論から言うと、最新研究は広視野の光干渉断層撮影（Optical Coherence Tomography, OCT）とAIの組み合わせで、従来より早期発見の可能性を示していますよ。

田中専務

でも、検査機械によって『黄斑（Macula）を見るべき』『視神経乳頭（Optic Nerve Head: ONH）を見るべき』と意見が分かれると聞きました。どっちが肝心なんでしょうか。

AIメンター拓海

いい質問です。今回の研究は『Wide-Field OCT』という一回の撮像で黄斑とONHの両方を含む画像を使い、AIでどちらが診断に効くか比較しました。要点を三つにまとめると、画像範囲、AIの扱い方、臨床的有用性です。

田中専務

投資対効果で言うと、広視野対応のOCTを入れるべきか、既存の機材でAIを回すべきか悩みます。投資の観点でのメリット・デメリットは？

AIメンター拓海

投資対効果の観点は重要ですね。一言で言うと、既存機でONH中心に回すと効果が出やすく、広視野機を導入すると早期発見率と将来的な汎用性が高まる、という結果でした。つまり短期投資ならONH、長期的には広視野が有利です。

田中専務

これって要するに、既存リソースでは視神経乳頭（ONH）を重視してAI運用すれば費用対効果が高いということ？

AIメンター拓海

その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。重要なのは三つ、現場のデータ品質、AIモデルの透明性、臨床ワークフローへの統合です。現場での運用可否が投資判断を決定しますよ。

田中専務

現場のデータ品質というのは、具体的に何を揃えればよいのでしょう。うちのクリニックは撮像のばらつきが大きいのですが。

AIメンター拓海

いい着眼点ですね！撮像のばらつきを抑えるために三つの実務対策がある。撮像プロトコルの標準化、簡易チェックリストの運用、モデル学習時にばらつきを吸収するデータ拡張（Data Augmentation）を導入することです。

田中専務

導入後、従業員や医師の抵抗も心配です。操作が難しいと現場が受け入れないんですよ。

AIメンター拓海

大丈夫です。操作は必ず簡素化できますよ。ユーザーインターフェースを最小限にし、診断候補と根拠画像を同時に提示することで現場負荷を下げられます。教育は短時間のハンズオンで十分です。

田中専務

分かりました。要するに、短期的コスト重視なら既存機器でONH中心のAI運用。将来性を取るなら広視野OCTを導入して黄斑とONHを同時に診るということですね。これなら社内説明もしやすいです。

AIメンター拓海

その通りです。素晴らしい着眼点ですね！自分の現場事情に合わせて段階的に進めれば投資リスクを抑えつつ導入できるんですよ。一緒に計画を作れますよ。

田中専務

ありがとうございます。では最後に、私の言葉でまとめます。既存資源では視神経乳頭（ONH）中心にAIを回して短期的に効果を確保し、余裕が出たら広視野OCTで黄斑も含めた診断に切り替える。運用面は撮像の標準化と簡易UI、根拠提示で現場の受け入れを確保する、ということでよろしいですね。