はじめに

緑内障および神経眼科の診断において、視野検査（ペリメトリー）は依然として不可欠です。数十年にわたり、ハンフリー視野計（HFA）が臨床標準とされてきましたが (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)、そのかさばるハードウェアと長時間の検査はアクセス性を制限し、COVID-19パンデミック中にこの問題が浮き彫りになりました。バーチャルリアリティ（VR）ヘッドセットや在宅ベースのプラットフォームは、より柔軟な検査を可能にすると期待されています。最近の研究では、これらの新しい方法が標準的な視野検査に匹敵することが示されています。ある前向き試験では、VR視野計の平均偏差（MD）スコアがHFAと強い相関関係にあることが判明しました（Spearman r ≈0.87、p<0.001） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。同様に、スマートフォンを用いたプロトタイプVRゴーグル検査は、HFA視野と高い相関を示しました（Spearman r=0.808） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。2023年のシステマティックレビューでは、VRデバイスは多くの点で従来の視野計と同等か、それ以上の性能を発揮すると結論付けられています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。これらは患者にとってより使いやすく（良好な固視、快適性）、移動に制限のある患者にとってははるかに持ち運びやすいものです。これらの革新は、HFAと同等の診断精度を約束しつつ、使いやすさ、短い検査時間、遠隔モニタリングの可能性を提供します。

ヘッドセット型視野計：精度と使いやすさ

ヘッドマウント型VR視野計は、患者を制御された環境に没入させ、多くの場合、内蔵の視線追跡機能を備えています。臨床研究では、VRデバイスは標準的な視野検査とほぼ同等の視野指標を提供しています。例えば、Griffin et al. は、緑内障患者のヘッドセット（Olleyes VisuALL）とHFAによるMD値が密接に相関することを発見しました（Spearman r=0.871） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。点ごとの感度の差は平均でわずか約0.4 dBであり、特に軽度から中等度の緑内障において強い一致が見られました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。スマートフォンVRセットアップに関する同規模の研究では、4つの象限と全体視野の平均閾値に有意差はなく、臨床的な互換性が支持されました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。

特筆すべきは、VRヘッドセットがユーザーの快適性と検査条件を著しく改善することです。患者は顎台なしで座ったり立ったりできるため、頭部拘束による疲労がなくなります (www.mdpi.com)。例えば、軽量なPicoベースのVisuALLヘッドセットは、トライアルレンズや拘束を不要にしながらも、画質と固視モニタリングを維持します (www.mdpi.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。ある試験では、HFAの代わりにVRを使用することで検査時間が60%以上短縮され（18分に対し7分）、参加者はヘッドセットのデザインが顎台やパッドを不要にしているため、VR検査がはるかに快適だと評価しました (www.mdpi.com) (www.mdpi.com)。没入型ディスプレイは周囲の光を遮断し、音声プロンプトや視線フィードバックを統合して患者の集中を維持することができます。実際、2025年の対照研究では、高齢者や移動に障害のある患者がベッドサイドでのVR検査をHFAボウルよりも好むことが判明し、VRシステムには固視追跡のためのAI分析も含まれていました (www.mdpi.com) (www.mdpi.com)。

発表されているデバイス全体において、VR視野計は患者の忍容性が高いです。被験者は閉所恐怖症の報告が少なく、従来のボウル型視野検査よりもヘッドセット型検査のストレスが少ないと感じています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com)。VRは視覚刺激を現実世界の気晴らしから隔離することで、より信頼性の高い固視をしばしばもたらします。例えば、システマティックレビューでは、患者は標準的な視野計よりもVRデバイスでより良好な視線固視を示し、重度の視覚障害がある目でも、もう一方の目が固視を維持するため、確実に検査できることが判明しました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。全体として、VRヘッドセットはほとんどの患者にとってHFAと同等の検査精度を提供しつつ、使いやすさと検査効率を大幅に向上させると考えられます (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com)。

在宅およびタブレット型視野計

VR機器に加えて、いくつかのタブレットおよびブラウザベースの視野計により、個人デバイスでの在宅視野検査が可能になっています。これらのプラットフォームは設計（多くの場合、点滅または移動するターゲットを使用）は異なりますが、低コストとアクセスしやすいという共通点があります。メルボルン・ラピッド・フィールズ（MRF）スイートはその代表例で、FDA承認のiPadアプリ（診療所用）と、監視なしで自宅で検査できるウェブ版があります。診療所での比較では、MRFのMDおよびパターン標準偏差（PSD）値はHFAと匹敵しました。緑内障眼におけるある横断研究では、MRFとHFAの平均プロファイル間でMDまたはPSDに有意差がないことが示されました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。MRFはHFAよりもわずかに時間が短い傾向がありました（例：片眼あたり5.7分 vs 6.3分） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)%2028%20eyes,that%20considerable%20variability%20existed%20between))。全体として、研究者らはMRFが標準視野計へのアクセスがない環境において、費用対効果が高く、ユーザーフレンドリーな代替手段であると結論付けました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。

在宅モニタリングにとって重要なことに、最近の試験では、このようなシステムが診療所の外でも信頼性と妥当性があると報告されています。2025年の53人の緑内障患者（軽度から進行）を対象とした研究では、自宅でのMRFオンライン検査が、患者の最近の診療所でのHFA結果と非常に高い一致を示しました。在宅MRFと診療所HFAの間で平均偏差（MD）の級内相関係数（ICC）は0.905であり、パターン偏差も相関しました（ICC≈0.685） (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。さらに心強いことに、繰り返し行われた在宅検査は再現性が非常に高かったです。MRFのMDのICCは0.983、PSDのICCは0.947でした (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。Bland–Altman分析では、MDの95%信頼限界は繰り返し検査で約±3 dBであり、これは標準的な視野検査のばらつきと同程度です (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。このような一致は、臨床医が在宅視野計のMD値をトレンド追跡に信頼できることを示唆しています。患者は肯定的な態度を報告しており、その試験ではほとんどのユーザーがオンライン検査に容易にアクセスし、遠隔モニタリングを評価しましたが (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)、6ヶ月後には順守率が低下しました。別のアプローチであるオンライン円形コントラスト視野計（OCCP）は、ウェブベースのフリッカー検査ですが、診療所と自宅での視野も同等の結果を示しました。ベースラインでは、自宅と診療所のOCCPは平均でMDに約1.3 dBの差しかなく、PSDも良好な一致を示し、偽陽性/偽陰性率も同様でした (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。このように、複数の在宅視野計が許容できる精度を示していますが、実際の研究では長期的な順守における課題が指摘されています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。

実際には、在宅システムには患者の選定とサポートが必要です。理想的な候補者は、信頼できるテクノロジーユーザー（例：識字能力があり、軽度の緑内障患者）で、位置決めと応答について訓練を受けることができる人です。最初のオンボーディング（多くの場合、ビデオ通話経由）と練習セッションは、最初の検査がわずかに感度が低い場合があるため、学習効果を克服するのに役立ちます。多くの研究では、短いチュートリアルや監督付きの練習が含まれています。例えば、MRFの研究では、検査前に1分間のデモが提供されました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。頻繁な検査自体が患者を慣れさせ、興味深いことに、高頻度の在宅検査はばらつきを減らすことが示されています。長期的な在宅VRモニタリング（Toronto Portable Perimeter）では、従来のHFAと比較して、検査間のMDのばらつきが約30%減少しました（RMS誤差≈1.18 dB vs 1.67 dB） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。要約すると、検証済みの在宅プラットフォームは、診療所での視野検査と精度において同等です。その成功は、使いやすいインターフェース、遠隔トレーニング、およびモチベーションにかかっています。患者とスタッフが関与し続けない限り、順守率は時間とともに低下する可能性があります (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。

構造・機能複合指標

平均偏差（MD）や視野指数（VFI）といった従来の視野指標は機能損失を要約しますが、網膜構造を無視します。対照的に、光干渉断層計（OCT）は緑内障性損傷の客観的な測定値（例：網膜神経線維層厚）を提供します。新しい複合指標は、進行の検出を改善するためにこれら2つを統合することを目指しています。**構造・機能複合指標（CSFI）**はその代表的な例の一つです。これは、公開された計算式を使用して、OCTと視野検査から網膜神経節細胞（RGC）数を推定し、それらを単一の「RGC損失率」指標に平均化します (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。両方の検査を統合することで、CSFIは緑内障の病期分類において優れた性能を示しました。ある研究では、CSFIは初期対中等度緑内障（ROC AUC 0.94）および中等度対進行緑内障（AUC 0.96）を区別し、OCT厚単独（≤0.77）をはるかに上回る結果を示しました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。注目すべきは、同一のOCT RNFL厚（56 μm）を持つがMDが大きく異なる2つの眼（-13.3 dB vs -24.5 dB）がCSFIによって明確に区別されたこと（RGC損失74% vs 91%）です (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。一方、単一のOCTまたはMD測定ではこの重症度のギャップを見逃す可能性があります。

長期的な使用においても、複合指標は利点を提供します。多くのRGCがSAPで統計的に有意なMDの低下が現れる前に失われる可能性があるため (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)、構造と機能を組み合わせることで、緑内障進行の「エンドポイント」が増加します。研究によると、CSFIはMD単独よりも早く進行を予測できる可能性があります (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。例えば、サンパウロのOgawa et al. は、全体的なCSFIが軽度/進行眼のMDおよびVFIと強く相関する（r≈–0.88）ものの、中等度緑内障では相関が低いことを見出しました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。これは、視野検査が中等度段階でプラトーに達している場合でも、CSFIが進行中の損傷を検出できる可能性を示唆しています。実用的な観点からは、MDの傾きが依然として平坦であっても、複合指標が変化を検出できることを意味します。進行検出に関する大規模な証拠は進化中ですが、初期データは複合指標が感度を高めることを示しています。Medeiros et al. は、緑内障検出におけるCSFIのAUCが約0.94（視野前病変症例では0.85）であったと報告しており、その性能はMDまたはOCT単独と比較して「有利」であるとされています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。要するに、構造・機能指標（CSFIや新しい機械学習モデルなど）は、神経損失率を定量化することでMD/VFIを補完し、特に視野前病変や中等度段階の症例において、より早期に進行を明らかにできる可能性があります。

しかし、MDとVFIは依然として不可欠です。それぞれに限界があります。MDは白内障の影響を受ける可能性があり、重症の末期では感度が低下します。一方、VFI（残りの「有用な」視野の加重スコア）は進行した疾患では底打ちする傾向があります (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。複合指標は、両方の検査の長所をバランスさせることで、これらの問題を軽減できます。あるレビューが指摘しているように、構造的検査と機能的検査は異なるばらつきとスケールを持ち、複合的なアプローチは試験とモニタリングの「エンドポイントの数」を増やします (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。実際には、診療所はMD/VFIとOCTの指標を補完的なものと見なし、利用可能な場合には複合指標を単一の要約として活用すべきです。

検査のばらつきと学習効果

すべての視野検査方法には固有のばらつきがあります。標準的なSAPの再検査ばらつきでさえ、緑内障眼のMDでは約1～2 dB程度です (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。新しいデバイスも例外ではありませんが、より頻繁な検査を可能にすることで、ばらつきを減らすことができる場合があります。これは2年間の在宅モニタリング研究で明らかになりました。高頻度のVR検査は、診療所でのHFA検査と比較して、実効MDノイズを半分にしました（RMS誤差 約1.18 dB vs 1.67 dB） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。頻繁な繰り返しはトレンドラインをより明確にし、進行性の変化を検出しやすくしました。

学習効果もまた、普遍的に考慮すべき点です。経験の少ない患者は、通常、最初の視野検査セッションよりも2回目のセッションでより良いスコアを出します。ほとんどの研究では、練習/スクリーニング検査を提供することでこれに対処しています。例えば、iPad MRFプロトコルでは、理解を確実にするために1分間のデモが行われました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。これらのツールを試用する臨床医も同様に、短時間のトレーニングを1〜2回組み込み、特に患者が閾値視野検査に慣れていない場合は、最初の検査を「慣れのための試行」として扱うべきです。パフォーマンスの信頼性指標（偽陽性/偽陰性、固視損失）は監視する必要があります。公表された在宅VRシリーズでは、偽陽性率が診療所での検査よりも高いものの許容範囲内であり（診療所の約3%に対し約5%）、患者主導の一時停止がわずかに多かったものの、VR在宅検査の83%が標準的な信頼性閾値を満たしていました (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。これは以前の遠隔視野検査の報告と一致しており、適切な指導があればほとんどの患者が再現性のある結果を達成できることを示唆しています。

新しい視野検査の患者選定は重要です。簡単な指示に従える協力的な大人や子供であれば、身体的制限がある場合を含め、事実上誰でもVR検査を受けることができます。実際、VR視野検査は、従来のボウル型検査が困難な車椅子利用者や関節炎患者に特に有用であると提案されています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。没入型デザインは、若い患者を引き込むことで小児緑内障ケアにも利益をもたらします。逆に、重度の認知機能障害やめまいのある患者はヘッドセットを混乱させる可能性があるため、代替方法が利用できるようにしておくべきです。同様に、在宅検査には、意欲的で技術に堪能な、信頼できるインターネットアクセスを持つ個人が必要です。患者が十分な視力（例：20/40以上）、眼鏡管理、静かな検査環境を確保することが不可欠です。

導入と臨床評価

これらの革新を診療に統合するには、慎重な試験運用が必要です。初期試験では、新デバイスと標準視野計を1回の受診で患者に試してもらい、並行比較を行うことができます。MD、PSD/VFI、点ごとの感度などの指標について、体系的な偏りがないか調査する必要があります。例えば、小さな体系的なずれ（例：VRデバイスが平均でMDを0.5 dB高く示す）がある場合は、臨床医がトレンドを適切に解釈できるよう、その量を定量化すべきです。標準データベースや閾値アルゴリズムの違いも理解しておく必要があります。健康なボランティアグループに新デバイスで検査を行い、内部の基準範囲を確立することは賢明かもしれません。

診療所は使いやすさも評価すべきです。快適性、指示のわかりやすさ、好みに関する患者のフィードバックは重要です。試験が示すように、ほとんどの患者はVR視野計をより快適だと感じています (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com)。これを文書化することは、懐疑的なスタッフや患者を安心させることにつながります。検査時間とエラー率を評価し、新しい検査が著しく短くなったり、固視損失が少なくなったりすれば、それは運用上の成功です。同様に、信頼性指標も追跡します。適切に検証されたシステムは、診療所での視野検査と同様の固視損失、偽陽性、偽陰性率を生み出すはずです。在宅検査では、順守を監視します。経験によれば、参加登録は高いものの、長期的な順守は低下する可能性があります（最初の在宅視野検査を行ったのは約70～80%にすぎず、1年を超えて活動的だった患者はさらに少なくなりました） (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。定期的なリマインダー、患者教育、インセンティブ（例：結果をEHRノートに直接連携する）は、定着率を向上させることができます。

データ統合も別の課題です。多くのVRまたは在宅視野計プラットフォームは、クラウドベースのレポート機能を提供しています。診療所は、これらの出力（PDFやEMR入力ファイル）がワークフローに適合するかどうかを試用することができます。新しい視野計の進行フラグをゴールドマン視野計またはHFAのイベント/トレンド分析と比較する前向きな「検証」期間を設けることは有用かもしれません。複合指標（CSFIまたは類似のもの）には、追加のソフトウェア（デバイス内蔵分析機能または外部ツール）とスタッフのトレーニングが必要になります。患者のリスクなしに矛盾点を早期に発見できるよう、安定した眼または明確に進行している眼から開始することが賢明です。

最後に、文書化は不可欠です。新しいデバイスはすべて、標準的な視野とともに患者のカルテに記載され、必要であれば同意書を更新する必要があります（特に在宅遠隔検査の場合）。完全に切り替える前に、ベースラインと再現性を確立するために、片眼あたり数回（通常4～6回）の検査を蓄積するのに十分な期間、試験運用を行うべきです。結果を体系的に比較し、スタッフを訓練し、患者を教育することで、診療所はVRおよび在宅視野検査を責任を持って導入できます。時間の経過とともに、これらのツールのアクセシビリティとエンゲージメントの向上は、ルーティン診療におけるより頻繁なモニタリングと緑内障進行の早期発見につながる可能性があります。

結論

新興の視野検査技術、特にVRヘッドセットと在宅モニタリングプラットフォームは、従来のボウル型視野検査に代わる正確でユーザーフレンドリーな選択肢であることが証明されています。これらは概ねハンフリー視野計から導出される全体的な指標に匹敵しつつ、より短い検査時間とより高い患者の快適性を提供します (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.mdpi.com)。検証済みの在宅システム（MRF、OCCP、スマートフォンVRなど）は、診療所での視野検査と良好な相関を示し、優れた再検査再現性を示します (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。ただし、実際の順守率は低下する可能性があります。CSFIのような新しい構造・機能複合指標は、OCTと視野データを組み合わせることで進行検出をさらに強化し、病期分類や初期変化の検出においてMD/VFI単独を上回ることがよくあります (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)。診療所は、標準視野計との一致を確認し、患者が検査を習得できることを確認し、適切なワークフローを構築することで、これらのツールを慎重に試用し、緑内障管理にその利点を活用すべきです。

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