網膜画像から目の病気やパーキンソン病の兆候を検出するAI「RETFound」が登場、自己教師あり学習により事前トレーニングが簡潔に

網膜の画像を用いて病気を検出するAIはすでに存在しますが、事前に大量の網膜の画像に「正常」か「正常ではない」かのラベリングを行ってトレーニングする必要がありました。新たなAI「RETFound」は、ChatGPTの仕組みなどと同様の「自己教師あり学習」を行うため、事前のトレーニングはかなり簡単になります。

A foundation model for generalizable disease detection from retinal images | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06555-x

AI detects eye disease and risk of Parkinson’s from retinal images
https://www.nature.com/articles/d41586-023-02881-2

網膜は、人体の中で唯一、毛細血管網を直接観察できる部位であるため、網膜を調べることで健康状態を知ることができます。

科学者らはAIを用いて、網膜の画像から病気の兆候を検出する技術を開発していますが、そのためには網膜の画像が「正常なもの」か「正常ではないもの」かというラベリングをした上でのトレーニングが必要でした。

新たに開発された「RETFound」は、自己教師あり学習を行うことで、ラベリングが不要になります。自己教師あり学習は、チャットAIとして知られるChatGPTなどで取り入れられているものです。ChatGPTの場合、人間が生成した無数のテキストを前例として、前の単語の文脈から次の単語を予測します。

論文の共著者である眼科医のピアース・キーン氏は、ラベリングなしの160万枚の網膜画像でRETFoundのトレーニングを実施しました。これにより、RETFoundは「網膜はどのようにあるべきなのか」を学びます。

その後、「パーキンソン病を発症した人の網膜画像100枚とパーキンソン病を発症していない人の網膜画像100枚」のように、少数のラベリング画像を入力すると、網膜に現れる病気の兆候をRETFoundは簡単に学ぶことができたとのこと。

RETFoundはすでに糖尿病性網膜炎などの検出で、優れた結果を出しているとのこと。糖尿病性網膜炎に比べると、心臓発作や心不全、脳卒中、パーキンソン病といった全身疾患の予測はパフォーマンスが下がるものの、他のAIよりは優れているそうです。

バーミンガム大学の臨床研究者であるLiu Xiaoxuan氏は、RETFoundは最初にラベルなしのデータで使用してトレーニングすることで「研究者にとっての大きなボトルネックの解消になる」とコメント。また、「これまでのところ、基礎モデルを医療画像に適用して成功した数少ない例の1つです」と述べています。