プレスリリース

網膜層厚を用いた緑内障視野予測のための新機械学習技術を開発 ～視野感度の推定精度向上と視野欠損予測で治療計画に貢献～

東京大学大学院情報理工学系研究科の山西健司教授、木脇太一特任助教、東京大学医学部附属病院眼科（研究開発当時）、香港理工大学を中心とする共同研究チームは「マルチタスク潜在空間統合学習」という新しい機械学習技術を用いて、網膜層厚から緑内障の進行予測を行う精度の高い技術を開発しました。
今回開発された機械学習技術を使うことで緑内障の進行を早期に予測することが可能になり、日本の中途失明原因の第一位である緑内障治療の最適化に寄与することが期待できます。
この研究成果は世界最大級のデータマイニングの国際会議「ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD2021）」（2021年8月14日‐18日　オンライン開催）で発表されました。

図：マルチタスク潜在空間統合学習による網膜厚を用いた視野感度の推定と予測

詳細は【プレスリリース_20210804】をご覧下さい。