小動物臨床における眼科症例の診察では、主治医の主観が診断精度に大きな影響を与えている。つまり、経験が物を言う世界なのだ。一方、話は変わるが、人工知能はあらゆる事象を数値化してデータとして捉える特徴を持つ。そのため、非常に客観性が高いのである。そこで、疑問が浮かぶ。果たして、人工知能はどれ程の精度をもって、眼科疾患の診断をできるのだろうか。
冒頭のような背景の中、トルコの大学らは、①経験が豊富な獣医師、②経験の浅い獣医師、③人工知能（ChatGPT-5、Gemini 2.5 Pro）に犬猫の眼科症例のデータを分析してもらう研究を行った。なお、同研究では、シグナルメント、病歴、眼底写真に関する情報が揃っている症例に限っている。すると、以下に示す事項が明らかになったという。
◆犬猫の眼科症例における獣医師と人工知能の診断制度◆
・①の診断精度が最も高かった
・②に比べて③の診断精度が高かった
・①の診断精度は症例の難易度が上がるにつれて低下した（負の相関関係）
・③の診断精度は症例の難易度が上がっても安定していた（相関関係は無し）
上記のことから、①の診断精度が最も優れていることが窺える。しかし、症例の難易度が上がると、その精度が低下することも分かる。一方、③の診断精度は安定している。よって、今後、難易度の高い眼科症例の診断精度を上げるべく、人工知能を利用する方法について議論され、小動物臨床が発展することを期待している。
43件の眼科症例が集まったとのことです（200件から条件に合致するものを抽出）。
参考ページ：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41485127/
