Driving Dentistry Forward: Integrating AI with Multimodal Dental Medical Information

• Project/Area Number: 24K20103
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 57080:Social dentistry-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 清野 雄多 大阪大学, 歯学部附属病院, 特任研究員(常勤) (40897419)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 深層学習 / 大規模言語モデル / vision&language / 災害時身元確認 / 口腔内診査情報

Outline of Research at the Start

東日本大震災などの災害では、身元不明の遺体が多く発生します。身元確認は歯科所見が頼りにされていますが、手作業で行われており、正確性と迅速性に課題があります。これを解決するために、デジタル化やシステム化の必要性が高まっていますが、まだ達成されていません。その一因が、歯科所見の情報がアナログであることにあります。つまり、歯科医師が歯の状態を見て書き留め、それをカルテと照合する作業が手作業で行われています。この課題を解決するため、私たちは深層学習モデルを用いて、歯科所見を自動的に抽出する方法を提案しています。これにより、歯科所見のデジタル化と身元確認の迅速化が可能になります。