論文の概要: The Role of AI in Early Detection of Life-Threatening Diseases: A Retinal Imaging Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20810v1
• Date: Tue, 27 May 2025 07:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.467193
• Title: The Role of AI in Early Detection of Life-Threatening Diseases: A Retinal Imaging Perspective
• Title（参考訳）: 生命を脅かす疾患の早期発見におけるAIの役割 : 網膜イメージングの視点から
• Authors: Tariq M Khan, Toufique Ahmed Soomro, Imran Razzak,
• Abstract要約: 我々は最新のOCT/AおよびAO開発、AI/MLアプローチ、mHealth/Tele-ophthalmologyイニシアチブを体系的に合成する。 本稿では,マルチセンタープロトコルの標準化,将来性検証,網膜スクリーニングのシームレス化のためのロードマップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.884863227198975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retinal imaging has emerged as a powerful, non-invasive modality for detecting and quantifying biomarkers of systemic diseases-ranging from diabetes and hypertension to Alzheimer's disease and cardiovascular disorders but current insights remain dispersed across platforms and specialties. Recent technological advances in optical coherence tomography (OCT/OCTA) and adaptive optics (AO) now deliver ultra-high-resolution scans (down to 5 {\mu}m ) with superior contrast and spatial integration, allowing early identification of microvascular abnormalities and neurodegenerative changes. At the same time, AI-driven and machine learning (ML) algorithms have revolutionized the analysis of large-scale retinal datasets, increasing sensitivity and specificity; for example, deep learning models achieve > 90 \% sensitivity for diabetic retinopathy and AUC = 0.89 for the prediction of cardiovascular risk from fundus photographs. The proliferation of mobile health technologies and telemedicine platforms further extends access, reduces costs, and facilitates community-based screening and longitudinal monitoring. Despite these breakthroughs, translation into routine practice is hindered by heterogeneous imaging protocols, limited external validation of AI models, and integration challenges within clinical workflows. In this review, we systematically synthesize the latest OCT/OCT and AO developments, AI/ML approaches, and mHealth/Tele-ophthalmology initiatives and quantify their diagnostic performance across disease domains. Finally, we propose a roadmap for multicenter protocol standardization, prospective validation trials, and seamless incorporation of retinal screening into primary and specialty care pathways-paving the way for precision prevention, early intervention, and ongoing treatment of life-threatening systemic diseases.
• Abstract（参考訳）: 網膜イメージングは、糖尿病や高血圧からアルツハイマー病や心臓血管障害に至るまでの全身疾患のバイオマーカーを検出・定量する強力な非侵襲的モダリティとして登場したが、現在の洞察はプラットフォームや専門分野に分散している。 光コヒーレンストモグラフィ(OCT/OCTA)と適応光学(AO)の最近の技術進歩は、コントラストと空間積分の優れた超高分解能スキャンを提供し、微小血管の異常と神経変性の変化の早期発見を可能にしている。 同時に、AI駆動および機械学習(ML)アルゴリズムは、大規模な網膜データセットの分析に革命をもたらし、感度と特異性を高めている。 モバイル医療技術と遠隔医療プラットフォームの普及は、アクセスをさらに拡張し、コストを削減し、コミュニティベースのスクリーニングと縦断的なモニタリングを容易にする。 これらのブレークスルーにもかかわらず、日常的な実践への翻訳は、異種イメージングプロトコル、AIモデルの外部検証の制限、臨床ワークフローにおける統合上の課題によって妨げられている。 本稿では、最新のOCT/OCTおよびAO開発、AI/MLアプローチ、mHealth/Tele-ophthalmologyイニシアチブを体系的に合成し、疾患領域間での診断性能を定量化する。 最後に,多施設間プロトコルの標準化,検証試験,網膜スクリーニングのシームレスな実施に向けてのロードマップを提案する。

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