マルチモーダルな歯科医療情報の活用：AIと歩むデータ駆動型の歯科医療を目指して

• 研究課題/領域番号: 24K20103
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分57080:社会系歯学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 清野 雄多 大阪大学, 歯学部附属病院, 特任研究員(常勤) (40897419)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 深層学習 / 大規模言語モデル / vision&language / 災害時身元確認 / 口腔内診査情報

研究開始時の研究の概要

東日本大震災などの災害では、身元不明の遺体が多く発生します。身元確認は歯科所見が頼りにされていますが、手作業で行われており、正確性と迅速性に課題があります。これを解決するために、デジタル化やシステム化の必要性が高まっていますが、まだ達成されていません。その一因が、歯科所見の情報がアナログであることにあります。つまり、歯科医師が歯の状態を見て書き留め、それをカルテと照合する作業が手作業で行われています。この課題を解決するため、私たちは深層学習モデルを用いて、歯科所見を自動的に抽出する方法を提案しています。これにより、歯科所見のデジタル化と身元確認の迅速化が可能になります。