犬の耳道疾患に対する人工知能モデルの外部検証と獣医療関係者との診断能比較

3行まとめ

• 犬の耳鏡画像を用いて耳道疾患を分類するAIモデルの外部検証を行い獣医師らと比較した。
• 最良のAIモデルの一致率は66.3%であり獣医師らの中央値77.2%を下回る結果となった。
• 現行AIは臨床医の代替ではなく耳道疾患の診断を補助する意思決定支援ツールとして期待される。

この論文の要約

目的

犬の外耳炎など耳鏡診断へのAI活用が期待されている。本研究では訓練データ構成が異なる4種類のYOLOv8nモデルを外部検証し、経験レベルの異なる6名の獣医療関係者と診断精度を比較した。

対象と方法

モデルA〜Dを、未学習の耳鏡画像300枚（正常100枚、外耳炎100枚、耳道腫瘤100枚）で外部検証した。専門医の判定を正解ラベルとし、盲検化された獣医療関係者6名も同画像を分類した。複数の信頼度閾値（0.25〜0.75）で全体的一致率、Cohenのκ、感度、特異度を評価した。

主な結果

重複画像を除外した最大データセットで訓練したモデルDが最高の外部性能を示し、信頼度閾値0.25で一致率66.3%、κ=0.508を記録した。モデルDの感度/特異度は、正常が90.0%/69.0%、外耳炎が59.0%/75.5%、腫瘤が50.0%/93.5%であった。獣医療関係者の中央値は一致率77.2%、κ=0.658であり、すべてのAIモデルを上回った。

臨床的意義

AIモデルは外部検証において一定の汎化性を示したものの、獣医療関係者の診断能には及ばなかった。この結果は、本AIモデルが臨床医の専門性に取って代わるものではなく、意思決定支援ツールとして有用であることを支持している。

⚠️ この要約はAIが自動生成したものです。