糖尿病網膜症は，進行度に応じた適切な治療が失明予防の鍵となる疾患である．そのため，AIによる重症度分類の自動化が実用化されている．深層学習による画像分類は，ResNet，ViT，ConvNeXtと進化してきた．さらに精度を高めるため，樹状突起ニューロンモデルの生物学的情報処理機構をConvNeXtに融合したD-ConvNeXtを開発した．D-ConvNeXtは，従来の深層学習モデルと比較して，Recallを除く評価指標（Accuracy，Precision，AUC，F1値）で有意に優れた性能を示した．特にPrecisionの改善が大きく，ConvNeXtの69.6％に対して，71.8％を記録した．重症度別では，PDRの分類精度の改善が最も大きく，PrecisionとRecallの両方で有意な精度向上がみられた．
