問診回答と緑内障検査数値をもとにSASである可能性を判定する
SASを放置すると、心血管疾患などの合併症が発症し、重篤な症状に至る危険がある。しかし、SASの症状は自覚しにくく、日本では20人に1人が潜在的な患者とされる。緑内障の患者はSASを併発する可能性が高いと知られているため、緑内障患者にSASの検査を推奨するのは有益だが、すべての緑内障患者に検査を施行するのは現実的ではない。本発明は、緑内障患者がSASに罹患している可能性を判断するための、眼科医を対象とした機械学習モデル及びそれを搭載したアプリに関するものである。リクルートした500名以上の緑内障患者を対象に、基本的な眼科検査と共に、年齢、性別、BMIの情報収集及び在宅睡眠SAS検査による睡眠時の酸素濃度測定を行った。睡眠時の酸素濃度がベースラインより下回る回数/１時がある基準より多い患者をSAS患者と定義し、全身パラメータと眼科パラメータを組み合わせてSAS患者を予測する機械学習を施行した。本アプリは問診の回答や全身パラメータ、及び視野検査を含む緑内障検査結果などの眼科パラメータを入力することで、SASに罹患している可能性を高い精度で算出できるものである。
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