2023 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, 歯学部附属病院, 講師 (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, 大学院歯学研究科, 助教 (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 – 2025-03-31
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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英文論文にて発表した。またMDCTでの口腔癌患者の咬筋の抽出AIを作成し栄養および代謝関連因子との相関を検証し、生命予後との関連があることを見いだし、英文論文にて発表した。現在より簡便なアルゴリズムの作成が可能か検証中である。
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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
口腔粘膜疾患の診断に寄与する、追加した電子カルテデータからの栄養および代謝に関連するデータの収集した。今年度に最終的な解析を行う。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までに得られたデータを、現在開発に用いている機械学習アルゴリズムに加えて、既存の統計学的手法も加えた形で開発をすすめる
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| Causes of Carryover |
追加データの検証が必要になったことで、英文論文のAPC分が繰り越しとなった。今年度の学会発表費用と、論文のAPCで使用する予定である。
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