2023 Fiscal Year Research-status Report
画像指標と臨床所見を統合した脆弱性骨折リスク患者スクリーニングシステムの開発
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22K10208
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| Research Institution | Matsumoto Dental University |
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Principal Investigator |
田口 明 松本歯科大学, 歯学部, 教授 (70243582)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉野 紀幸 松本歯科大学, 歯学部, 准教授 (10460445)
吉成 伸夫 松本歯科大学, 歯学部, 教授 (20231699)
勝又 明敏 朝日大学, 歯学部, 教授 (30195143)
東 幸仁 広島大学, 原爆放射線医科学研究所, 教授 (40346490)
高橋 淳 信州大学, 学術研究院医学系, 教授 (60345741)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 骨粗鬆症 / パノラマエックス線写真 / 皮質骨形態 / 脆弱性骨折 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は脆弱性骨折リスクを評価するための臨床所見と２年間の前向きトライアルにおける骨粗鬆症患者スクリーニングの結果について検証を行った。
臨床所見としては、前年度検証を行った歯数がやはり骨折リスク評価因子として挙がった。おぶせスタディの36名の対象者について平均8.4年追跡した結果、歯周病の有無についてはDXA（二重エネルギーX線吸収測定法）による大腿骨骨密度および腰椎骨密度変化量に差を認めなかったが、歯が22本以上ある対象者では、22本未満の対象者よりも骨密度減少量は少ない、あるいは増加量が多かった。このことから歯数が少ない場合、骨密度減少量は多くなる可能性が示唆された。最終年度ではおぶせスタディの追跡対象者の最終解析が200名近くになるために、より詳細な結果が期待できる。
２年間の前向きトライアルの対象は2022年2月から2023年11月に松本歯科大学病院にてパノラマＸ線写真を撮影した50歳以上の女性2,389名のうち、骨粗鬆症疑い（３型）と判定された236名とした。結果、3型と判定された患者の整形外科受診率は全体で15.2％であった。歯科放射線科医の説明を受けた患者の受診率は55.8％、受けなかった患者は8.3％となった。年代別受診率はそれぞれ50代：12.5％、60代：25.0％、70代：14.5％、80代：18.8％、90代：0％であった。歯科放射線科医の説明の有無による整形外科受診率には有意差を認めた（p<0.001）。整形外科を受診した患者の97.5％が骨量減少あるいは骨粗鬆症と判定された。この２年間の前向きトライアルでは、3型と判定された患者の受診率は院内に整形外科があるにも関わらず低かった。以上から、医科への受診率を向上させるためには歯科医師自身の骨粗鬆症への認識を高め、患者に骨粗鬆症検診の必要性を詳細に説明することが重要であると考えられた。
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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
本研究では人工知能によるパノラマX線写真での骨粗鬆症スクリーニングシステムの開発を主眼としている。そのために画像所見と組み合わせる臨床所見を初年度および２年目で評価したが、主体は現在歯数であることは判った。一方で実臨床の中における骨粗鬆症スクリーニングの問題点が浮かび上がり、人工知能をどのように応用して良いかの論点が明確になってきた。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究成果を元に、人工知能に臨床所見（年齢、体格および現在歯数）をパノラマX線写真の画像所見と組み合わせて、システムの構築を行う。これには２年前に評価を行った前向きトライアルデータに加え、最終年度に得られる臨床データも加えて最終評価を行う予定である。もしおぶせ研究の最終検証で「自己申告の歯周病因子」も予測因子と評価された場合、この因子も加える。
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| Causes of Carryover |
本年度は最終年度であるために、研究代表者および分担者共に学会発表を予定している。具体的には研究代表者の田口は３つの学会（日本歯科放射線学会、日本骨粗鬆症学会、日本口腔科学会）、研究分担者の杉野は１つの学会（日本歯科放射線学会）、研究分担者の高橋は２つの学会（中部日本整形外科災害外科学会、日本脊椎脊髄病学会）、研究分担者の勝又は日本歯科AI（人工知能）研究会にて報告予定である。
また本研究に関する２つの論文執筆を行い、投稿予定であり、英文校正料および投稿料（open journal）が必要である。以上のことから、次年度使用額が生じた。
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