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近年，人工知能の目覚ましい進化とともに，人間が行う学習能力と同様の機能をコンピュータで実現する機械学習(Machine Learning)の医療への応用が試みられている.本研究は，機械学習を基盤とした補綴歯科治療の診断システム確立のための端緒として，口腔内スキャナーで得られた患者のデジタル歯列データおよび臨床情報を用いて，機械学習により歯の欠損を客観的定量データとして分析し，オーラルフレイルの予測モデル構築を見据えた研究を行った。口腔内スキャナーで取得したデータ等を利用した情報基盤構築にとって重要な印象精度を中心に研究を行い学会発表および論文執筆を行なった。
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