近年、人工知能（AI）が医療分野において革新的な役割を果たしており、特に緑内障や神経変性疾患の診断においてその可能性が注目されています。
AI技術の中でも、機械学習と深層学習が特に重要です。これらの技術は、大量のデータからパターンを学習し、診断に役立てることができます。AIを用いた網膜画像解析は、その一例です。
緑内障だけでなく、パーキンソン病やハンチントン病などの神経変性疾患の診断においても、AIが活用されています。これらの疾患は、早期発見と適切な治療が重要ですが、AI技術はその精度を高める可能性があります。
AIを用いた診断の精度は非常に高く、研究によれば正確性は67%から98%に達しています。また、感度と特異度の曲線下面積（AUC）は0.71から0.98の範囲であり、人間の診断精度を上回る結果が得られています。例えば、人間の診断精度は71.5%、AUCは0.86ですが、AIはこれを上回るパフォーマンスを示しています。
現在のAIモデルにはまだ改善の余地があります。臨床実践に完全に統合される前に、さらなる研究と開発が必要です。特に、AIの診断結果を医師がどのように活用するか、実際の臨床環境での適用方法についての検討が重要です。
AI技術の進展により、緑内障や神経変性疾患の診断が一層正確かつ迅速になることが期待されています。医療現場におけるAIの活用が進むことで、多くの患者が恩恵を受けるでしょう。