宇宙飛行士は視力障害を患う可能性がある（イラスト：ゲッティ）。
米国の研究者らは、宇宙で長期間を過ごす際に起こる視力障害を表す用語である宇宙飛行関連視神経症症候群（SANS）に注目した。
宇宙飛行士が地球に帰還するとSANSの症状は治まる場合もありますが、回復は必ずしもスムーズではありません。リスクの高い人を早期に特定することで、飛行前の予防措置を講じることができます。
「私たちのモデルは、限られたデータで学習させた場合でも、有望な精度を示しています」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校の眼科医アレックス・フアン氏は述べています。「本質的には、AIを活用して、宇宙飛行士が地球を離れる前であっても、宇宙でどのような病状が発症するかを医師に予測するツールを提供しているのです。」
宇宙に行った経験を持つ人は非常に少ないため、モデルを学習するためのデータセットはまだ非常に小さい。研究チームは、カリフォルニア大学サンディエゴ校のスーパーコンピュータを用いて、SANSに関連する目の特徴を検出できるディープラーニングモデルを開発した。データには、宇宙に行ったことはないものの、模擬微小重力を経験した人々のサンプルが含まれていた。
サンプルサイズを増やすため、研究チームは眼球スキャンを数千のスライスに分割し、モデルがそれぞれの構造を詳細に分析できるようにしました。分析が完了すると、モデルは飛行前の眼球スキャンデータに基づいてSANSリスクを約82%の精度で予測しました。これは、これまで一度もトレーニングしたことのないデータです。
結果は、シミュレーションされた微小重力における SANS 関連の眼の変化が実際の宇宙飛行のデータと非常に一致していることを示しており、微小重力シミュレーションが眼に対する主要な生理学的影響を再現することを示唆しています。
「最も印象的な発見の一つは、宇宙データと地球ベースのデータにおけるAIの注意パターンの類似性でした」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校の眼科医マーク・クリストファー氏は述べています。「これは、シミュレーションデータが宇宙の健康状態を研究するのに利用できるという主張を裏付けるものであり、非常に有望なアプローチです。」
この研究では、AIが集中している領域を分析することで、眼の奥にある網膜神経線維層や網膜色素上皮の変化など、SANSの形成メカニズムについての理解も深めています。
研究チームは、SANS 検出システムをすぐに展開することはできないが、長期的な目標はリスクを早期に検出し、宇宙ミッション中の介入戦略を構築することだと強調しています。
より長く、より遠い旅を可能にするために、宇宙産業は骨、心臓血管、脳の変化などの既知の健康リスクに対処する必要がある。
「この研究の結果とモデルはまだ初期段階ですが、確固たる基盤となっています。より多くのデータと改良を重ねることで、この技術は将来の宇宙飛行士のヘルスケア計画に不可欠な要素となる可能性があります」と黄博士は述べています。
出典: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/nha-du-hanh-vu-tru-co-the-bi-ton-thuong-thi-luc-ra-sao-20251114005938765.htm
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