人工知能による深層学習を応用した運動障害性咀嚼障害の多軸診断支援システムの開発

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本研究では、①咀嚼運動をセンサー付きカメラで撮影した画像から評価できる「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を開発し、信頼性・妥当性を確認すること、②開発した「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を用いて、咀嚼障害患者および正常咀嚼者の撮影および診断を行い、教師データを収集すること、そして、③教師データを人工知能学習に供し、人工知能による運動障害性咀嚼障害診断システムを開発することを目的としている。今年度は、引き続き撮影した画像から運動データの精度検証を行った。また、家族や介護者が在宅や施設で撮影したデータを学習に用いることが可能となるよう、新たな機能を実装し、撮影用アプリケーションの改修を行った。さらに、外来に通院可能な健常・フレイル高齢者を対象とし、咀嚼機能や摂食可能食品に関連するリスク因子を明らかにするための横断調査を実施した。対象は１１５名で、身長、体重、体組成データ、全身疾患、身体機能、認知機能、栄養状態、食形態、摂取食品、摂取カロリー、義歯の使用状況、咀嚼機能検査、舌圧測定、生活環境、家族構成、食事時間等のデータ収集を行った。その結果、同定された有意なリスク因子と撮影画像を組み合わせた教師データを収集するためのアプリケーションユーザーインターフェースを作成した。また、データ収集用サーバーと学習用サーバーの構築を行った。全ての調査は倫理委員会の承認および対象者の同意を得て実施した。