2022 Fiscal Year Research-status Report
AIによるQOLを活用した包括的咀嚼機能評価プログラムの開発
Project/Area Number |
22K10343
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Research Institution | Health Sciences University of Hokkaido |
Principal Investigator |
岡村 敏弘 北海道医療大学, 予防医療科学センター, 教授 (50213971)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 國彦 北海道医療大学, 予防医療科学センター, 特任教授 (20142739)
山口 摂崇 北海道医療大学, 歯学部, 助教 (50759222)
高橋 尚人 札幌市立大学, その他部局等, 教授 (80414192)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Keywords | 咀嚼機能評価 / AI / QOL / 評価プログラム / 患者の主観的評価 |
Outline of Annual Research Achievements |
歯科治療によって、咀嚼機能がどのくらい改善されたのかを客観的に評価する方法として、咀嚼時の顎の動きの下顎運動路検査、咀嚼能率の検査、咬み合わせた際の歯の接触分布状態や咬む力の検査などが臨床の場では行われている。しかし、どの検査を組み合わせて行うことがその患者における咀嚼機能を適切に評価できるのかの客観的な選択基準がないことから、治療を担当する歯科医師の主観的な判断によって選択され実施されている状況にある。また、各種の咀嚼機能検査結果と患者の主観的な評価とがどのように関連しているのかも不明である。 本研究の目的は、AIによる画像解析を用いて咀嚼機能検査間における関連性を調べるとともに、咀嚼機能評価を行うための客観的な検査項目の選択基準を確立し、咀嚼機能検査の客観的データと患者の主観的なQOLとの関連を調べ、患者の主観的な評価を反映させた咀嚼機能の客観的な判断を行えるシステムを構築することである。 初年度に予定していた患者等における咀嚼機能検査等のデータ採取が、新型コロナウイルス感染症の感染対策等のため十分にできなかったが、2023年5月8日から「感染症の予防及び感染症の患者に対する医療に関する法律」上の位置づけが「5類感染症」に変更になることに伴い、研究分担者を追加してデータ採取及びAIによるディープラーニング(畳み込みニューラルネットワーク:CNN)を用いた画像解析を行い、咀嚼機能検査とQOL指標におけるCNNモデル検証データの作成を行う予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究は本学附属病院で治療中の患者などのヒトを対象とした研究であり、対象者の口腔内診査、歯科治療の術前術後における下顎運動路検査、咀嚼能力検査及び咬合圧検査による咀嚼機能検査と、GOHAI及びOHIP-14による患者の主観的評価(QOL指標)検査を実施することが本研究の分析にとって不可欠なものである。 しかし、新型コロナウイルス感染症の拡大により、本学も感染対策委員会を設置して基本対応方針を定め、さらに歯科診療は飛沫を伴う処置が多く感染拡大のリスクが高いことから、本学附属病院において対策を講じる必要が生じた。そのため、①病院内の院内感染を予防する観点から地域における感染状況により急患患者以外の受診の制限、②患者自身による受診の抑制、③受診したとしても歯科治療の必要性及び優先度を検討したうえでの最低限必要な処置内容等の選択などの状態が続いてきた。 このため、初年度に予定していた計画のとおりにはデータ採取ができず、初年度に予定していた咀嚼機能検査結果とQOL指標の傾向の把握、ベースラインの設定及びサンプルサイズの計算等が予定どおりには進まなかった。
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Strategy for Future Research Activity |
現在、新型コロナウイルス感染症における感染拡大状況は以前と比較して落ち着いてきており、「感染症の予防及び感染症の患者に対する医療に関する法律」上の位置づけが2023年5月8日から「新型インフルエンザ等感染症」から「5類感染症」に変更となることから、これまでどおり標準感染予防策を徹底し、患者等に本研究の目的及び有用性を丁寧に説明したうえで同意を得てデータ採取を推進していくことが期待できる状況となるため、研究分担者を追加するとともにデータ採取等の遅れを取り戻して、当初2年目に予定していたAIによるディープラーニングを用いた画像解析、咀嚼機能検査とQOL指標におけるCNNモデル検証データの作成を行う予定である。
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Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の感染対策等のため、ヒトを対象とした本研究においてデータ採取が予定どおり行うことが困難であったため、データ採取において必要となる消耗品(グルコラムなどの検査試験食品や検査材料)の一部のものは使用期限が比較的短く、データ採取状況に応じて消耗品の発注を適宜行う必要がある。このため、データ採取が遅延している状況下で一度に大量購入できなかった状況であり、初年度には予定していた3分の1程度の消耗品しか購入していないため。 したがって、データ採取がずれ込んだことから、次年度に予定していたデータ採取のための消耗品の購入が必要になる。
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