眼疾智能分析プラットフォーム (eye)

AI/ML
眼疾智能分析プラットフォーム (eye)

眼疾智能分析プラットフォーム (eye)

眼底画像を対象とした人工知能ベースの医療支援プラットフォームです。深層学習による病変検出・画像強調・データ拡張に加え、大規模言語モデルを用いた医療対話アシスタントや自動診断レポート生成機能を備え、臨床向けの眼疾診断補助ワークフローをフロントエンド（Vue）とバックエンド（Python）で統合することを目指しています。（約300字）

https://github.com/1sjdj/eye

概要

眼疾智能分析プラットフォーム（eye）は、眼底（網膜）画像の自動解析を目的とした医療支援システムです。リポジトリのREADMEによれば、深層学習モデルで病変（例：糖尿病性網膜症）を検出し、画像の前処理・強調・データ拡張を行うモジュール、解析結果を基にした自動診断レポート生成、さらに大規模言語モデル（LLM）を用いた医療対話アシスタントを備えます。フロントエンドはVue.js + Element UI、バックエンドはPython（Flask/FastAPI）が想定されており、臨床利用を念頭に置いた診断補助のワークフローを提供することを目的としています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 30
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: Vue

主な特徴

  • 深層学習による眼底画像の病変自動検出・分析機能を提供
  • 画像前処理・画像強調・データ拡張モジュールを統合
  • 大規模言語モデルを利用した医療対話アシスタントと診断レポート生成
  • フロントエンドはVue.js/Element UIにより臨床向けUIを想定

技術的なポイント

本プロジェクトは「画像系AI（コンピュータビジョン）」と「NLP（大規模言語モデル）」を組み合わせたハイブリッドな医療支援アプリケーションという点が最大の技術的特徴です。画像解析側では、網膜写真（fundus images）に特化した前処理（リサイズ、正規化、コントラスト強調）、データ拡張（回転・反転・スケーリングなど）を実行して学習データの多様性を確保し、CNNベースまたはより高度なアーキテクチャ（ResNet, EfficientNet, U-Net系のセグメンテーション）を用いて病変領域の検出・分類を行う想定です。臨床での利用を考慮すると、Grad-CAM等を用いた可視化でAIの説明性（Explainability）を補完する実装が有益です。

フロントエンドはVue.jsとElement UIで構築され、画像アップロード、結果表示（検出バウンディングボックスやヒートマップ）、レポート作成UI、LLMとのチャットインターフェースを提供します。状態管理はVuexまたはComposition API + Piniaが適用されるケースが多く、API通信はAxios等で非同期に行われます。バックエンドはREADMEにFlask/FastAPIが記載されており、推論リクエスト（画像アップロード→推論→JSON応答）やレポート生成API、ユーザー管理/認証エンドポイントを持つ設計が想定されます。推論はGPUを使うケースが一般的で、モデルのロード・キャッシュやバッチ推論、レスポンスタイムの最適化（ONNXやTensorRT変換、量子化）で実運用のスループット改善が必要です。

LLMによる医療アシスタントは、解析結果の自然言語説明、診断候補の補足、患者向けの易しい説明文の生成に役立ちます。しかし、医療分野での誤情報リスクを下げるため、LLMの出力はルールベースのフィルタリング、専門家によるテンプレートチェック、及びモデルのファインチューニングやシステムメッセージによる制約付与が重要です。さらに、患者データを扱うためデータプライバシー（匿名化、アクセス制御、通信のTLS保護）、および医療機器規制（CE/医療機器クラス/地域ごとの認証）への準拠を念頭に置く必要があります。

開発面では、モデル重みや大規模データセットは通常リポジトリに含めず、別途モデルストレージ（S3等）を用意してダウンロードする方式が合理的です。CI/CDではユニットテスト、E2Eテスト（UIの自動化）、モデル推論のスモークテストを組み込み、コンテナ化（Docker）とKubernetesによるスケーラブルなデプロイを検討すると実運用に耐えうるインフラが整います。最後に、説明可能性、臨床評価（感度・特異度・AUC等）およびバイアス検出のための評価パイプラインを実装することが、医療現場での採用に向けた重要な技術的投資となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .browserslistrc: file
  • .gitignore: file
  • .idea: dir
  • .vscode: dir
  • LICENSE: file

…他 8 ファイル

（備考） リポジトリは13ファイル構成で、フロントエンド中心の実装を示唆しています。実際のモデル学習用スクリプトや学習済み重み、詳細なAPI定義は含まれていない可能性が高く、実運用にはバックエンドAPIやモデルの導入、環境変数管理、CI設定など追加作業が必要です。

まとめ

眼底画像解析とLLMを組み合わせた実用的な医療支援プラットフォームの骨格を示すリポジトリ。実運用にはモデルやデータ、法的・品質面の整備が必要。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

眼疾智能分析平台 (Eye Disease Detection System)

项目概述

眼疾智能分析平台是一个基于人工智能的医疗辅助诊断系统，专注于眼底疾病的检测与分析。该平台结合计算机视觉和大语言模型技术，为医疗专业人员提供眼疾诊断辅助工具，特别针对糖尿病视网膜病变等常见眼底疾病。

系统界面预览

主要功能

  • 智能诊断分析：通过深度学习模型自动检测和分析眼底图像中的病变特征
  • 图像增强处理：提供多种图像处理工具，增强眼底图像的清晰度和对比度
  • 数据增强模块：支持图像旋转、缩放、翻转等多种增强方式，用于扩充训练数据集
  • 智能对话助手：基于大语言模型的医疗知识问答系统，可解答专业问题并辅助解读分析结果
  • 诊断报告生成：自动生成分析报告，包含关键发现和建议

技术栈

  • 前端：Vue.js + Element UI
  • 后端：Python Flask/FastAPI
  • AI模型：
    • 深度学习模型 (用于图像分析) …