スマートフォンベースの3D再構築システム「DRP」が眼瞼下垂評価に有効
スマートフォンベースの三次元再構築システムであるDigital Rulers of Ptosis (DRP)は、眼瞼下垂の評価において眼形成外科専門医による測定値と類似した結果を生成し、臨床的重症度および手術アプローチを正確に特定することが示されました。専門医の診察に基づいて治療が行われた術後3ヶ月の248眼のサブグループでは、眼瞼下垂の再発率は約7%であり、これはこれまでの報告されている再発率（約14%～63%）と比較して低いものでした。
研究方法
2025年に中国の5つの病院で合計952人（1904眼）の患者が研究に登録されました。平均年齢は27.9歳（範囲3～86歳）で、女性が493人、男性が459人でした。同日の眼形成外科専門医による評価が参照標準とされました。
各患者は、DRPによって分析される10秒間のスマートフォン動画撮影を受けました。DRPは、前方視、下方視、上方視の3つの主要なフレームを再構築し、虹彩直径に基づく単位変換とリアルタイムの品質管理を用いて、marginal reflex distance 1 (MRD1)とlevator muscle function (LF)を実際の単位で自動計算しました。
主要評価項目には、システムの測定値が専門医の測定値とどの程度一致するかを測るための平均絶対誤差（MAE）と級内相関係数（ICC）、およびシステムが眼瞼下垂を診断し、適切な手術アプローチを特定する精度を評価するための受信者動作特性曲線下面積（AUC）、感度、特異度が含まれました。
眼瞼下垂手術を受けた206名の参加者（248眼）において、専門医は術後3ヶ月にMRD1とLFを再測定して再発を評価し、DRPの分類性能は同じ動画データセットで訓練された二次元深層学習ベースラインモデルと比較されました。
主要な結果
DRPの測定値は、専門医の測定値からMRD1で平均絶対誤差0.52 mm（95% CI, 0.50-0.54）、LFで0.95 mm（95% CI, 0.91-0.98）の差があり、ICCはそれぞれ0.93、0.95と高い一致度を示しました。
二次元深層学習ベースラインモデルと比較して、DRPは眼瞼下垂診断のAUC（0.97 vs 0.89; AUC差0.07; 95% CI, 0.06-0.09）および手術アプローチ分類のAUC（0.98 vs 0.89; AUC差0.09; 95% CI, 0.08-0.11）においてより高い値を示しました。
サブグループ全体で、測定誤差はMRD1で85.9%の眼において1 mm以内、LFで63.1%の眼において1 mm以内であり、性別、年齢、施設、病因のカテゴリー間での最大グループ間差はそれぞれ9.7%および10.0%でした。
実践的示唆
研究者らは、「現在のエビデンスは、DRPがプライマリケア、地域スクリーニング、眼瞼下垂診断後の自宅モニタリング、遠隔フォローアップ、および専門医による測定が不足しているトリアージ設定における標準化された定量的評価の補助として支持される」と報告しています。
限界
術後再発率は、標準治療との無作為比較なしに3ヶ月で評価され、多様な眼瞼下垂サブタイプ間でプールされました。専門医の参照測定には観察者間のばらつきがありました。動画撮影は小児および高齢者で困難であり、コホートにおける民族多様性の限定が一般化を制約します。
情報源と開示
この研究は、中国の中山眼科センターのHaotian Lin医師と清華大学のFeng Xu博士が主導し、JAMA Ophthalmologyに2026年9月24日にオンライン公開されました。研究著者らは、3D再構築に基づく眼画像データ処理の方法、システム、デバイス、および媒体に関する特許申請中であることを報告しています。