日本やアジア圏だけでなく、世界的にも高齢化が進む中で、生活全体の豊かさ（ＱＯＬ）を維持・向上を目標に、ここ数年来眼疾患の領域に集中して貢献できるよう取り組んできました。

以下に、いくつかの研究成果をご紹介します。

2016年から人工知能による眼病の診断補助エンジンの研究をスタートしました。
「加齢黄斑変性や糖尿病網膜症など、眼底と呼ばれる部分で起こる疾患は、数十種類にのぼります。その眼底疾患を発見するための機器として、目の奥部の断層像を撮影する『ＯＣＴ』という検査機器があります。大学病院が保有するＯＣＴ画像とその診断情報、そしてクレスコが持つ機械学習による画像分類のノウハウを組み合わせ、画像からの疾患分類を研究し、眼底疾患スクリーニングの仕組みを構築しました」

これは疾患を分類して特定するものではなく、疾患の有無の判断、すなわち〝スクリーニング〞を行うための技術です。そのため、最終的な診断は眼科医に委ねられます。機械学習の技術自体は目新しいものではありませんが、問題の性質に応じて使用するデータの質と量を見極める点で、クレスコのノウハウと研究員の知見が生かされています。

その後研究結果を元に実用化が進められ、2019年4月に、医療機器メーカーからＯＣＴで撮影された画像を解析するスクリーニングソフトとして発売されています。

2018年から重症化すると角膜移植が必要となる円錐角膜の度合いの分類を研究しています。

円錐角膜とは角膜の中心部分が菲薄化し円錐状に突出する眼疾患です。重症化すると角膜移植が必要となる場合もあり、病因は詳しくは分かっておらず、進行の度合いの予測も難しいとされています。進行度合いなどの診断は角膜の形状で行われ、軽度の場合は角膜形状解析装置による画像をみて行われます。
我々は、前眼部光干渉断層計（ＯＣＴ）で得られる６つの解析画像から機械学習による円錐角膜の度合いの分類を試みています。