2021 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 岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (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た。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、口腔外科熟練医の診断時の視線を機械学習アルゴリズムにて可視化することに成功した。
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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
様々な、口腔粘膜疾患の診断に寄与するデータを、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の診断に寄与する臨床データを、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 |
導入予定のGPUが、半導体不足で必要時に入荷できなかったこと。Covid-19の影響で出張がキャンセルとなったため。今年度は研究成果発表のための出張費用と、機材購入に充てる予定である。
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[Presentation] 口腔粘膜疾患診断における AI2021
Author(s)
平岡慎一郎, 川村晃平, 李天鎬, 小林義和, 島田泰如, 吉田遼司, 住友伸一郎, 宮下仁, 川原一郎, 田中晋, 鵜澤成一
Organizer
第45回日本頭頸部癌学会総会・学術講演会 シンポジウム 「口腔顎顔面疾患診断と治療におけるAIの活用」
Invited
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