光学機器と唾液と人工知能を用いた口腔癌の判別法の開発と臨床評価

• Project/Area Number: 23K09347
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
• Research Institution: Yamagata University
• Principal Investigator: 石川 恵生 山形大学, 医学部, 講師 (00466640)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 杉本 昌弘 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任教授 (30458963) ; 深見 忠典 山形大学, 大学院理工学研究科, 教授 (70333987)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 光学機器 / 人工知能 / 唾液 / 代謝物 / 画像診断

Outline of Research at the Start

専門医による口腔癌の診断は容易であるが、多くの開業歯科医にとっては難しいのが実態であり、患部を撮影して客観的・定量的に診断支援を行う技術の必要性は極めて高い。そこで本研究では、(1)唾液中分子マーカーと画像による疾患部の生化学的・物理的な特徴の統合解析による診断予測精度の向上、(2)AIの画像判断アルゴリズムの明示化に取り組む。これらのプロセスにより精度向上だけでなく、AIが学習した専門医の画像判断基準も可視化でき、技術の均てん化も副次的な成果として得られる。臨床医と情報科学の専門家が共同で初めて得られる口腔癌診断分野における新しい学術的な成果を創出する。