人工知能を用いたインプラント周囲炎の発症予想システムの確立

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K17040
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 西村 優一 大阪大学, 大学院歯学研究科, 招へい教員 (70883263)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: インプラント / AI

Outline of Annual Research Achievements

本研究は，インプラント周囲炎の発症を高精度で予測するシステムを確立することを目的とする. 2023年度は，昨年度の引き続き，症例数の追加を行った．その上で，2022年度と同様に，データ分析を行った．具体的には，統計学的分析には，施設内，患者内の相関を調整するため，混合効果モデルを用いた．周囲骨吸収量を目的変数，補綴関連項目を説明変数とした．年齢，性別，観察期間，喫煙，糖尿病，歯周病，口腔清掃状態，上下顎の埋入位置，咬合支持数および角化粘膜幅を調整変数とし，多変量解析を行った．有意水準は0.05とした．その結果，インプラント周囲の骨吸収は，年齢，糖尿病，セメント固定，PCR＞20%，上顎への埋入，角化粘膜幅＜2mm，観察期間といった，昨年度の関連因子に加え，上部構造のエマージェンスプロファイルにも有意な関連が認められた．
本研究においてインプラント体の周囲骨吸収は，過去に関連が報告されている糖尿病，口腔清掃状態や角化粘膜幅などの炎症誘発性因子に加え，固定様式，上顎骨への埋入といった構造や解剖学的因子，さらには補綴学的因子との関連が示された．長期経過したインプラント体を対象とした周囲骨吸収のリスク因子を検討した研究は少なく，本研究から得られた絵結果の臨床的意義は大きいと考えられる．