機械学習を用いて眼底画像から実年齢を推定することができることが知られているが、臨床的にどこを見て判断すれば良いかは不明確である。また、機械学習モデルがどの部分のどのような特徴から実年齢を推定しているかも明らかになっていない。機械学習がどの部分から推論を行っているかを解釈するための手法として、我々は DiDA という手法を開発している。本研究では、2種の眼底画像からの年齢推定モデルに対してDiDAを適用し、その反応領域と推定年齢の誤差や正答率との関係を明らかにする。検証方法は、それぞれのモデルに対し入力する眼底画像を3つの領域に区分し、それぞれの領域で、一定量以上の反応がある領域を反応領域として、その領域の数を集計した。結果、実年齢と推定年齢との誤差が少ないほど反応領域数が増えることが分かった。また、反応領域数が増えるほど推定年齢の正答率が向上することが分かった。これらの結果から、眼底画像に対するDiDAの反応領域数を見ることで年齢推定モデルの確信度を推定できることが示唆される。
