| 研究課題/領域番号 |
20K10115
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
平岡 慎一郎 大阪大学, 歯学部附属病院, 講師 (70615616)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 口腔がん / 口腔粘膜疾患 / 人工知能 / 深層学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
口腔粘膜疾患には様々なものがあるが、特に初期の口腔がんについては、口内炎によく似ており、専門外の医療者による見落としも多く経験する。現在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を開始している。さらに口腔外科医療の将来を見据え、電子カルテ上のあらゆる情報「Big Data」（現病歴、既往歴、嗜好、血液検査、画像診断、病理診断）の解析基盤を構築することが必要である。本システムは、口腔がんを含めた口腔粘膜疾患の発症リスクや、予後予測因子等の解明につなげるための基盤構築を目指す。
|
| 研究実績の概要 |
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。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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。
|
| 今後の研究の推進方策 |
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
|
