研究課題/領域番号 |
20K10251
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分57080:社会系歯学関連
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研究機関 | 岩手医科大学 |
研究代表者 |
大橋 祐生 岩手医科大学, 歯学部, 特任准教授 (60622800)
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研究分担者 |
山田 浩之 岩手医科大学, 歯学部, 教授 (90267542)
宮本 郁也 岩手医科大学, 歯学部, 特任教授 (50402912)
小野寺 慧 岩手医科大学, 歯学部, 助教 (60788743)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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キーワード | 口腔粘膜疾患 / 口腔潜在的悪性疾患 / 口腔癌 / 早期発見 / スクリーニング / 人工知能 / 医療過疎 / 遠隔診療 / OPMD / AI / 遠隔医療 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、白板症、紅板症、口腔粘膜下線維症、先天性角化異常症、無煙タバコ角化症、慢性カンジダ症、口腔扁平苔癬などの口腔潜在的悪性疾患(Oral Potentially Malignant Disorders:OPMD)を人工知能(Artificial Intelligence:AI)に学習(deep learning)させ、診断補助能力を有したソフトウェアを開発し、ネットワークを応用して過疎地域でのOPMDの発見率向上や口腔癌の早期発見につなげることを目的とする。この診断支援システムの構築により過疎地域と医療中枢圏とのリアルタイムな情報交換が可能になり、患者や医療従事者の負担が軽減される。
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研究実績の概要 |
本研究は、白板症、紅板症、口腔粘膜下線維症、先天性角化異常症、無煙タバコ角化症、慢性カンジダ症、口腔扁平苔癬などの口腔潜在的悪性疾患(oral potentially malignant disorders:以下、OPMD)を人工知能(Artificial Intelligence:以下、AI)に学習させ、診断補助能力を有したソフトウェアを開発し、過疎地域でのOPMDの発見率向上につなげることを目的としている。具体的な目標は、1. OPMDの画像をAIに学習(ディープラーニング)させる、2. 診断能力を有したソフトウェアを開発する、3. ネットワークを応用して過疎地域におけるOPMDの早期発見を実現する、とした。 本研究の柱は、①OPMDの画像情報を大量に収集する、②OPMDの拡大内視鏡画像を大量に収集する、③OPMDの画像と拡大内視鏡画像をAIへ学習(ディープラーニング)させる、④医療過疎地域と医療中枢圏とのネットワーク構築を行うことである。本研究を行うにあたり、口腔粘膜の画像情報収集とAIへの学習を行い、医 療過疎地域での遠隔医療支援システムを構築することが、中心となる。 予定研究数はOPMD50症例、健常者50症例。研究方法は、(i) 口腔内写真の撮影、(ii) 拡大内視鏡にて口腔粘膜を観察し撮影、(iii) 口腔粘膜疾患であれば生検による病理診断、(iv) それぞれの口腔粘膜疾患の超拡大内視鏡画像をAIへ学習、(v) AIによる診断精度の検証である。 現在、口腔内画像情報と拡大内視鏡画像として、ほぼ予定通りのデータを取得した。口腔粘膜健常者画像とOPMDの画像データのAIへの学習を行うためのソフト開発をすすめている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響で研究の遅延が生じたが、移動規制や面会規制が徐々に緩和されたことで、遅れながらも、関係団体との意見交換会をすすめる機会が生じてきている。
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今後の研究の推進方策 |
来年度(令和5年度)が最終年度であり、この期間に更なる意見交換会を開催して、医療過疎への遠隔診療支援システムの開発へつなげる。
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