| 研究課題/領域番号 |
22K10343
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57080:社会系歯学関連
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| 研究機関 | 北海道医療大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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)
溝渕 匡平 北海道医療大学, 歯学部, 助手 (90984766)
望月 開斗 北海道医療大学, 歯学部, 助手 (00984759)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 咀嚼機能評価 / AI / QOL / 評価プログラム / 患者の主観的評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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現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く、患者の主観的な評価とどのように関連しているのかも不明である。
そこで、AIによる画像解析を用いて咀嚼機能の検査間における関連性を調べるとともに、患者の主観的評価にも対応した咀嚼機能の客観的な判断を行えるシステムの構築を行うことを目的としている。
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| 研究実績の概要 |
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、咀嚼機能検査で得られた客観的データに対して、術者である歯科医師の主観的評価を排して客観的に評価するため、AIによる画像解析を用いて咀嚼機能評価を行い、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包括的な判断を行えるシステムを構築することである。
新型コロナウイルス感染症の感染対策などのため、患者等における咀嚼機能検査などのデータ採取が予定より遅れていたが、研究分担者を追加することなどによりデータ採取の遅れを取り戻せたため、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、咀嚼機能検査結果とQOL指標における関連などの解析を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
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、本研究開始当初から「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」に変更された2023年5月8日までの間は、本学附属病院における感染対策委員会の基本対応方針などにより、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いた。
このため、初年度及び2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、AIによるディープラーニングを用いた画像解析、咀嚼機能検査結果とQOL指標の傾向の把握などが予定どおりには進まなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症の感染対策などのため、患者等における咀嚼機能検査などのデータ採取が予定より遅れていたが、研究分担者を追加するなどによりデータ採取の遅れを取り戻せたため、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、咀嚼機能検査結果とQOL指標における関連などの解析を行う予定である。
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