清澤のコメント：yahooニュースに掲載された「スマホで目を撮影しコロナ感染判定、東洋人の精度は90％超。中国チーム開発」の原著論文を邦訳採録します。コロナ感染者には結膜充血があるとしても、外眼部写真にコロナ感染を識別できるほどの情報が果たしてあるのかは疑問に思われるのですが、記事はそれができると言っています。
ヤフーニュースのこの記事によると：
復旦大学ビッグデータ学院等が協力して、地域や人種を越えた新型コロナ眼部検査の臨床実験に着手した。2020年2月に「AIMOMICS EYE TEST PROGRAM」（以下「EYE TEST」と表記）の名で始動したこのプロジェクトは、眼底撮影による新型コロナウイルス感染リスクのリモート検査をベースに、重点的な研究と事業化を進めている。
COVID-19 EYE TESTは世界各地の臨床実験で感染者を正しく判定する感度と非感染者の陰性を正しく判定する特異度がいずれも85％以上に上っており、東アジア地域に至っては感度・特異度が最高97％に達している。
ーーー原論文抄録の邦訳ーーー
2021年9月18日に提出：
眼領域症状による迅速なCOVID-19リスクスクリーニングのための中国とスペインの共同臨床試験に関する報告
Yanweiフー他：
背景：コロナウイルス症例の世界的な急増は、COVID-19検査の需要の急増につながりました。人口レベルで機能する迅速で正確で費用効果の高いCOVID-19スクリーニング検査は、世界中で不可欠な需要があります。
方法：COVID-19の眼の症状に基づいて、中国とスペインで携帯電話のカメラで撮影された眼の領域の画像を使用して、COVID-19の迅速な事前スクリーニングモデルを開発およびテストしました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースのモデルは、COVID-19症例を特定する二項分類タスクを完了するために、これらの眼の画像でトレーニングされました。性能は、受信者動作特性曲線（AUC）の下の面積、感度、特異度、精度、およびF1を使用して測定されました。アプリケーションプログラミングインターフェイスはオープンアクセスでした。
調査結果：多施設共同研究には、開発データセット（トレーニングと検証）の657人の被験者（155 COVID-19感染、23.6％）に対応する2436枚の写真と、テストデータセットの478人の被験者（64 COVID-19感染、13.4％）に対応する2138枚の写真が含まれていました。 。中国-スペイン多施設共同研究におけるCOVID-19プレスクリーニングモデルの画像レベルのパフォーマンスは、0.695（95％CI、0.643-0.748）の感度で0.913（95％CI、0.898-0.927）のAUCを達成しました。 0.904（95％CI、0.891 -0.919）、精度0.875（0.861-0.889）、およびF1 0.611（0.568-0.655）。
解釈：COVID-19迅速事前スクリーニングのCNNベースのモデルには、信頼できる特異性と感度があります。このシステムは、COVID-19の継続的な監視と大規模な迅速な事前スクリーニングのための、低コストで完全に自己実行型の非侵襲的なリアルタイムフィードバックソリューションを提供します。
資金：このプロジェクトはAimomics（Shanghai）Intelligentによってサポートされています
ーーーーーー
コメント