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2023 年度 実施状況報告書

人工知能を用いたインプラント周囲炎発症予想システムの構築と強化学習による高精度化

研究課題

研究課題/領域番号 23K16064
研究機関大阪大学

研究代表者

西村 優一  大阪大学, 大学院歯学研究科, 招へい教員 (70883263)

研究期間 (年度) 2023-04-01 – 2025-03-31
キーワードインプラント周囲炎 / 発症因子 / 予測
研究実績の概要

本研究は,インプラント周囲炎の発症を高精度で予測するシステムを確立することを目的とする. 2023年度は,大学(2施設)および開業医院(9施設)の合計11施設から収集した約200症例,600本のインプラント体に関する追跡調査を行い,10年以上経過症例についてのデータベースを構築した.これらデータベースを用いて,予測システムの確立を前提に,従来の統計解析を用いて,発症率ならびにリスク分析を行った.その結果,観察期間と周囲骨吸収量の中央値,四分位範囲はそれぞれ,11.5(10.2-13.5)年,0.38(0.11-0.99)mmであった.また,補綴関連項目のうち,セメント固定式上部構造およびコンベックス型のカントゥアと,周囲骨吸収量との間に有意な関連を認めた.セメント固定式上部構造は,余剰セメントの残留により,周囲組織の炎症を引き起こす可能性がある.また,コンベックス型のカントゥアは,上部構造周囲の清掃性を低下させる因子であると考察している.これら結果を基に,今後,予測システムの構築について検討を開始する予定である.

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

データベースの構築には,十分な症例数、対象インプラント数が必要である.現状でも研究の遂行に大きな支障はないものの,目標とするデータ数に達していないため,やや遅れていると自己評価した.

今後の研究の推進方策

引き続き,協力施設よりデータの提供依頼を行い,分析対象となる症例数の増加を図る.また,すでに収集できているデータを用いて,分析を並行して進める.

次年度使用額が生じた理由

計画していた目標症例数より,データ収集が少なくなったため,物品の購入計画が当初と異なったため

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Longitudinal study of tooth loss in patients with different prostheses for unilateral missing molar2023

    • 著者名/発表者名
      Tsujioka Y, Mameno T, Akema S, Hasegawa D, Okada Y, Nishimura Y, Wada M, Ikebe K
    • 学会等名
      30TH EAO Annual Scientific Meeting
    • 国際学会

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公開日: 2024-12-25  

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