2020 Fiscal Year Research-status Report
口腔外科におけるBig Dataを用いた深層学習解析モデルの臨床応用に関する研究
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20K10115
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
平岡 慎一郎 大阪大学, 歯学研究科, 助教 (70615616)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島田 泰如 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 歯科口腔外科医師 (50751757)
関 壮樹 大阪大学, 歯学部附属病院, 医員 (60755081)
李 天鎬 大阪大学, サイバーメディアセンター, 特任准教授(常勤) (70792737)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 口腔がん / 口腔粘膜疾患 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
口腔外科の診療領域において、口腔粘膜疾患は診療頻度の高いものであるが、一般的に多い口内炎や、生命予後に関わる口腔がん等様々なものがあるが、実臨床では、診断に苦慮することが多く、専門外の医療者による見落としも多く経験する。口腔がんは、初期であれば治癒率は低くなく、治療による機能障害もほとんど生じない。そのことから、口腔がんによる生命予後の向上や、治療によるQOLの低下を防ぐためには、早期発見のための簡便なシステムを開発することが極めて有用である。そこで、我々は口腔粘膜疾患の写真を利用し、それを人工知能（AI）に含まれる深層学習（Deep Learning）技術を用いた口腔粘膜疾患診断支援システムの開発に着手し、平均約９０％以上の精度が得られているが、一方で厚生労働省より、AI医療機器の最終使用責任は医師にあるとの見解が出されたことと、昨今の、COVID-19のパンデミックにより、オンライン診療導入の機運が高まっており、今後は、モニタ上での診療スキルが必須となることが推察されるが、現在までにそのスキルに関連する研究がなされていないことから、PCモニタ上での最適な検診方法確立を目的とした視線座標データを用いた解析に着手している。1写真あたりの、視線座標データは膨大なものであり、既存の解析手法では困難なことから、機械学習アルゴリズムを用いて解析を行っている。その概要を、第39回 日本口腔腫瘍学会総会・学術大会で発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
臨床医の視線データ取得が、おおむね予定通りに取得でき、機械学習アルゴリズムを用いた解析についても着手できているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
様々な、口腔粘膜疾患の写真に対する診断に用いた視線データを、引き続き取得するとともに、機械学習アルゴリズムを用いた解析をすすめていく。
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| Causes of Carryover |
初年度に、導入予定であったGPUが、半導体不足によって納入が遅れたことにより翌年に繰り越すことになったため。また、Covid-19により予定していたすべての出張がキャンセルとなったため。
次年度は、GPU導入費用にあてる予定である。
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