| 研究課題/領域番号 |
22K10477
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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58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 東邦大学 |
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研究代表者 |
関谷 秀樹 東邦大学, 医学部, 准教授 (70267540)
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| 研究分担者 |
武田 吉正 東邦大学, 医学部, 教授 (30294466)
道脇 幸博 東邦大学, 医学部, 客員教授 (40157540)
兼古 晃輔 東邦大学, 医学部, 助教 (40459342)
高橋 謙一郎 東邦大学, 医学部, 助教 (90613604)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022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 | 周術期口腔機能管理 / 歯の脱落 / 挿・抜管 / AI / 口腔トリアージ法 / 歯の保護装置 / 口腔機能低下症 / 舌圧 / 学習用データ / 術後肺炎 / 全身麻酔 / AIアプリケーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
全身麻酔周術期の口腔機能管理（専門的口腔衛生管理、口腔ケア、摂食嚥下支援）は、術後肺炎などの合併症を予防する。歯科・口腔外科のある病院では、半数以上で口腔機能管理が行われている。しかしながら、歯科・口腔外科のない病院では、口腔機能管理のシステム化・標準化が進んでおらず、施設間の格差が生じている。こうした格差をなくすために、東邦大学大森病院で行ってきた口腔内チェックを主軸とした「口腔トリアージ法」を、歯科医師や歯科衛生士のいない病院でも外科医や麻酔医が行い、地域歯科医院と連携して口腔機能管理できる、携帯端末型アプリケーションを作成、実用化することを目的としている。
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| 研究実績の概要 |
全身麻酔周術期の口腔機能管理（専門的口腔衛生管理、口腔ケア、摂食嚥下支援）は、術後肺炎、創部感染などの合併症を予防する。歯科・口腔外科のある病院では、半数以上で口腔機能管理が行われている。しかしながら、歯科・口腔外科のない病院では、口腔機能管理のシステム化・標準化が進んでおらず、施設間の格差が生じている。こうした格差をなくすために、東邦大学大森病院で行ってきた口腔内チェックを主軸とした「口腔トリアージ法」を、歯科医師や歯科衛生士のいない病院でも外科医や麻酔医が行い、地域歯科医院と連携して口腔機能管理できる、携帯端末型アプリケーションを作成、実用化することを目的としている。
2022年度（初年度）では、AI学習項目として、従来の口腔衛生状態や歯の状態に加えて、口腔機能に関する項目を追加するべきか検討した結果、研究成果に基づいて、舌圧を追加した。
2023年度は、コロナ禍が明けたため、手術患者が安定し、AI学習用前向きデータ採取を開始した。しかしながら、大きな問題が生じた。後方視的研究にて挿・抜管時の歯の脱落事故に関する調査（投稿中）を行ったところ、当院での歯の脱落事故の発生率は、「口腔トリアージ法」の効果で、国内外でも極めて低いことが判明したため、AIに学習させるだけの、歯の脱落事例がなく、写真評価のみではAIが判別することができないことが判明した。そこで、上下顎前歯6本の動揺度（平均値）を追加して、再度、2024年度より、研究協力機関にて、再データ収集を行うこととなった。2023年度のデータは、補助データとすることになった。
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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
2023年度は、コロナ禍が明けたため、手術患者が安定し、AI学習用前向きデータ採取を開始した。しかしながら、大きな問題が生じた。後方視的研究にて挿・抜管時の歯の脱落事故に関する調査（投稿中）を行ったところ、当院での歯の脱落事故の発生率は、「口腔トリアージ法」の効果で、国内外でも極めて低いことが判明したため、AIに学習させるだけの、歯の脱落事例がなく、写真評価のみではAIが判別することができないことが判明した。そこで、上下顎前歯6本の動揺度（平均値）を追加して、再度、2024年度より、「口腔トリアージ法」を行っていない研究協力機関とともに、再データ収集を行うこととなった。2023年度のデータは、補助データとすることになった。このため、遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
後方視的研究にて挿・抜管時の歯の脱落事故に関する調査（投稿中）を行ったところ、当院での歯の脱落事故の発生率は、「口腔トリアージ法」の効果で、国内外でも極めて低いことが判明したため、AIに学習させるだけの、歯の脱落事例がなく、写真評価のみではAIが判別することができないことが判明した。そこで、上下顎前歯6本の動揺度（平均値）を追加して、再度、2024年度より、「口腔トリアージ法」を行っていない研究協力機関とともに、再データ収集を行うこととなった。当院と、他院で約2000件の登録を予定している。
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