深層学習を用いた網膜神経線維層厚さの予測：眼圧亢進症における緑内障の新たなリスクバイオマーカー

ハイライト

• 深層学習（マシン・ツー・マシン）モデルは、眼圧亢進症患者の眼底写真から網膜神経線維層（RNFL）厚さを正確に予測できます。
• 低い基線予測RNFL厚さは、原発開放隅角緑内障（POAG）の発症リスクと有意に関連しています。
• 予測されたRNFL厚さの経時的な低下は、POAGへの転換を強力に予測し、緑内障リスクモニタリングを向上させます。
• 予測されたRNFL厚さの組み込みは、確立された臨床的リスク要因を補完し、緑内障管理におけるリスク層別化を改善します。

研究背景と疾患負荷