【報道発表】スマホ画像×AIでアトピー性皮膚炎の重症度を即判定自宅から症状を評価できるデジタルバイオマーカーを開発
─国際医学誌Allergy誌掲載―
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
【Sagaキーワード】
研究のポイント
〇慶應義塾大学医学部皮膚科学教室/慶應義塾大学病院アレルギーセンターの足立剛也専任講師(京都府立医科大学兼任)、同教室の雁金詩子助教と、帝京大学医療技術学部視能矯正学科の広田雅和准教授らの研究チームは、国内最大級のアトピー性皮膚炎患者さん向け投稿アプリを用いて、患者さんが自身で撮影した皮疹画像から、その重症度を人工知能 (AI)が自動で解析・評価する新たなAIモデルを開発しました。 〇このAIモデルは、診察室の外でも、患者さんが自ら皮膚の状態を継続的・医学的・客観的に把握できるツールとして、日々の生活の中での「気づき」や「判断」を支援します。さらに、医療機関においても、皮疹の重症度を継続的かつ標準化された方法で評価できる「デジタルバイオマーカー」としての活用が期待されます。 〇本研究成果は、2025年5月20日(UTC:協定世界時)にアレルギー領域で最も権威ある国際医学誌の1つであるAllergy(オンライン版)にて公開されましたのでお知らせします。研究概要
アトピー性皮膚炎の多くは幼少期に発症し、成人期に至る長期的なケアが求められます。これまで、医療機関の精緻な皮膚画像を分析するAI技術は研究が進められてきましたが、研究チームは、患者さん自身が撮影した写真を高精度で解析できるAI技術の開発が次のステップだと考え、患者さんが日常生活で気になった皮膚症状をAIが客観的に判定できることに焦点を当て、アトピー性皮膚炎の患者さん約2.8万人が参加する投稿型アプリ「アトピヨ」に蓄積されたデータを活用し、AI技術の開発に取り組みました。 作成したAIモデルの検証により、身体部位の同定率は98%、皮疹部位の同定率は100%と高精度を示し、重症度判定も専門医の評価と強い相関を示しました。これにより、日常生活で得られた画像データを用いた本モデルの有効性が示されました。また、他の客観的評価指標であるobjective-SCORADとも比較的高い相関を示した一方で、患者さんの主観的評価であるかゆみスコアとは相関が低いことも明らかとなりました。 今回の研究では主に日本人のデータを用いてモデルを構築しましたが、今後は肌の色や質など多様なスキンタイプに対応した追加学習・検証を進め、国際的にも汎用性の高いAIモデルの確立を目指します。将来的には、医療と患者さん、さらには社会をつなぐ新たなデジタルヘルスプラットフォームの構築に貢献し、アトピー性皮膚炎における診療の質の向上と、患者さんの生活の質改善につなげることが期待されます。論文情報
雑誌名Allergy発表媒体 オンライン速報版
発行元 ヨーロッパ、アメリカ合衆国
オンライン閲覧 可
DOI 10.1111/all.16586
掲載日 2025年5月20日(日本時間) 論文タイトル(英・日)
AI-based objective severity assessment of atopic dermatitis using patient photos in a real-world setting: a digital biomarker approach
(実臨床における患者写真を用いたAIによるアトピー性皮膚炎の客観的重症度評価―デジタルバイオマーカーとしての応用―) 筆頭著者
雁金詩子、広田雅和 共同著者
高橋ちあき、宮川明大、赤穂亮太郎、中島沙恵子、二村昌樹、米倉 慧、小川 靖、猪俣武範、石川哲朗、伊東可寛、正木克宜、佐藤さくら、加藤則人、森田英明 責任著者
足立剛也 プレスリリース資料はこちら
京都府立医科大学 研究