論文の概要: Full end-to-end diagnostic workflow automation of 3D OCT via foundation model-driven AI for retinal diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03302v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 09:28:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.359122
• Title: Full end-to-end diagnostic workflow automation of 3D OCT via foundation model-driven AI for retinal diseases
• Title（参考訳）: 網膜疾患に対する基礎モデル駆動型AIによる3D OCTの完全エンドツーエンド診断ワークフロー自動化
• Abstract要約: フルプロセスOCTベースの臨床ユーティリティシステム(FOCUS)について紹介する。 FOCUSは3D OCT網膜疾患診断のエンドツーエンド自動化を可能にする基礎モデル駆動フレームワークである。 我々は,3,300例(40,672スライス),および4つの異なる中心および多彩なOCTデバイスにまたがる1,345例(18,498スライス)について,訓練および試験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.269884626099625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical coherence tomography (OCT) has revolutionized retinal disease diagnosis with its high-resolution and three-dimensional imaging nature, yet its full diagnostic automation in clinical practices remains constrained by multi-stage workflows and conventional single-slice single-task AI models. We present Full-process OCT-based Clinical Utility System (FOCUS), a foundation model-driven framework enabling end-to-end automation of 3D OCT retinal disease diagnosis. FOCUS sequentially performs image quality assessment with EfficientNetV2-S, followed by abnormality detection and multi-disease classification using a fine-tuned Vision Foundation Model. Crucially, FOCUS leverages a unified adaptive aggregation method to intelligently integrate 2D slices-level predictions into comprehensive 3D patient-level diagnosis. Trained and tested on 3,300 patients (40,672 slices), and externally validated on 1,345 patients (18,498 slices) across four different-tier centers and diverse OCT devices, FOCUS achieved high F1 scores for quality assessment (99.01%), abnormally detection (97.46%), and patient-level diagnosis (94.39%). Real-world validation across centers also showed stable performance (F1: 90.22%-95.24%). In human-machine comparisons, FOCUS matched expert performance in abnormality detection (F1: 95.47% vs 90.91%) and multi-disease diagnosis (F1: 93.49% vs 91.35%), while demonstrating better efficiency. FOCUS automates the image-to-diagnosis pipeline, representing a critical advance towards unmanned ophthalmology with a validated blueprint for autonomous screening to enhance population scale retinal care accessibility and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影(OCT)は網膜疾患の診断を高解像度で3次元のイメージング特性で革新させたが、臨床における完全な診断自動化は、多段階のワークフローや従来の単一タスクのAIモデルによって制限されている。 3D OCT網膜疾患診断のエンドツーエンド自動化を可能にする基礎モデル駆動型フレームワークFOCUSを提案する。 FOCUSは、EfficientNetV2-Sを用いて画像品質評価を順次実施し、次いで、微調整されたビジョンファウンデーションモデルを用いて異常検出とマルチディスリーズ分類を行う。 FOCUSは、2Dスライスレベルの予測を総合的な3D患者レベルの診断にインテリジェントに統合するために、統合適応アグリゲーション手法を活用している。 3,300人 (40,672スライス) でトレーニングおよびテストを行い、4つの異なる階層のセンターと多様なOCTデバイスで1,345人 (18,498スライス) の患者に対して外的検証を行い、FACUSは品質評価(99.01%)、異常検出(97.46%)、患者レベルの診断(94.39%)で高いF1スコアを得た。 センター間の実世界の検証も安定している(F1: 90.22%-95.24%)。 ヒトと機械の比較では、FOCUSは異常検出(F1:95.47%対90.91%)と多変量診断(F1:93.49%対91.35%)の専門的な成績と一致し、効率は向上した。 FOCUSは、画像と診断パイプラインを自動化し、自律スクリーニングのための検証済み青写真を用いて、網膜のアクセシビリティと効率を高めることにより、無人眼科への重要な進歩を示す。

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