高齢者の口腔機能と全身疾患，機能との関連：機械学習を用いた網羅的かつ縦断的解析

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K19122
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 三原 佑介 大阪大学, 歯学研究科, 招へい教員 (30779096)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ランダムフォレスト / 機械学習 / 口腔機能低下 / 老年医学

Outline of Annual Research Achievements

これまでに、口腔機能低下はサルコペニアや全身性疾患と関連することが報告されており、口腔機能を維持することはフレイル予防に重要である。本研究では、機械学習を使用して、地域在住の日本人データから各口腔機能が口腔機能低下に及ぼす影響を予測することを目的とした。
参加者は、79歳から81歳までの537人の地域在住の日本人でした。 7つの口腔機能の9つの測定項目。口腔衛生状態、口腔乾燥、咬合力、舌口唇運動機能（ka、ta、paの発音）、舌圧、咀嚼および嚥下機能を測定し、口腔機能低下を診断した。予測モデルは、線形回帰（LR）、ナイーブベイズ（NB）、サポートベクターマシン（SVM）、およびランダムフォレスト（RF）によって構築され、それらのパフォーマンスを比較した。また、RFは各機能の特徴重要度を計算するためにも使用されました。元のデータを使用してRFによって構築された予測モデル（モデルC）に加えて、元のデータから特徴の重要度が低いアイテムを1つずつ除外した除外データを使用してさらに8つの予測モデルを作成した。9モデルの性能を比較した。
292人（54.4％）が口腔機能低下と診断されました。RFは、他の3つのアルゴリズムと比較して、すべてのパフォーマンスインデックスで最高値を記録した。特徴の重要性が最も高かったのは咬合力であり、最も低いのは嚥下機能であった。モデルCの精度、適合率、再現率、F値、およびAUCは、それぞれ0.89、0.89、0.88、0.88、および0.97であった。4つの項目を使用したモデルのFメジャーとAUCは、モデルCと同等であった。
咬合力、舌圧、咀嚼機能、口腔乾燥、口腔衛生、ka発音は、9つの項目を使用してこれらと同等の口腔機能低下を予測でき、後者2つの項目は、検査をより簡便にするために削除できる。これらの2つの測定値は、簡略化された診断方法として使用できる。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

COVID19の影響で、2021年度最初に行う予定であった調査が、2021年度終わりに行うことになり、さらに人数を制限した状態で調査したため。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、2021年度末までに行った調査のデータ整理・分析ならびに12年後の追跡調査を感染対策に十分配慮したうえで会場調査を行う予定である。

Causes of Carryover

COVID19の影響で、2021年度最初に行う予定であった調査が、2021年度終わりに行うことになり、さらに人数を制限した状態で調査したため次年度使用額が生じた。
2022年度は、2021年度末までに行った調査のデータ整理・分析ならびに12年後の追跡調査を感染対策に十分配慮したうえで会場調査を行う予定である。