口腔外科におけるBig Dataを用いた深層学習解析モデルの臨床応用に関する研究

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口腔外科の診療領域において、口腔粘膜疾患は診療頻度の高いものであるが、一般的に多い口内炎や、生命予後に関わる口腔がん等様々なものがあるが、実臨床では、診断に苦慮することが多く、専門外の医療者による見落としも多く経験する。口腔がんは、初期であれば治癒率は低くなく、治療による機能障害もほとんど生じない。そのことから、口腔がんによる生命予後の向上や、治療によるQOLの低下を防ぐためには、早期発見のための簡便なシステムを開発することが極め て有用である。そこで、我々は口腔粘膜疾患の写真を利用し、それを人工知能（AI）に含まれる深層学習（Deep Learning）技術を用いた口腔粘膜疾患診断支援 システムの開発に着手し、平均約９０％以上の精度が得られた。一方で厚生労働省より、AI医療機器の最終使用責任は医師にあるとの見解が出されたことと、昨今の、COVID-19のパンデミックにより、オンライン診療導入の機運が高まっており、今後は、モニタ上での診療スキルが必須となることが推察されるが、現在までにそのスキルに関連する研究がなされていないことから、PCモニタ上での最適な検診方法確立を目的とした視線座標データを用いた解析に着手し、口腔外科熟練医の診断時の視線を機械学習アルゴリズムにて可視化することに成功した。口腔粘膜疾患発症に栄養および代謝関連因子が関与するかの解析をすすめている。