Development of a remote medical treatment support system for oral mucosal disease in depopulated areas by Artificial Intelligence

本研究は、白板症、紅板症、口腔粘膜下線維症、先天性角化異常症、無煙タバコ角化症、慢性カンジダ症、口腔扁平苔癬などの口腔潜在的悪性疾患（oral potentially malignant disorders：以下、OPMD）を人工知能（Artificial Intelligence：以下、AI）に学習させ、診断補助能力を有したソフトウェアを開発し、過疎地域でのOPMDの発見率向上につなげることを目的としている。具体的な目標は、1. OPMDの画像をAIに学習（ディープラーニング）させる、2. 診断能力を有したソフトウェアを開発する、3. ネットワークを応用して過疎地域におけるOPMDの早期発見を実現する、とした。本研究の柱は、①OPMDの画像情報を大量に収集する、②OPMDの拡大内視鏡画像を大量に収集する、③OPMDの画像と拡大内視鏡画像をAIへ学習（ディープラーニング）させる、④医療過疎地域と医療中枢圏とのネットワーク構築を行うことである。本研究を行うにあたり、口腔粘膜の画像情報収集とAIへの学習を行い、医療過疎地域での遠隔医療支援システムを構築することが、中心となる。予定研究数はOPMD50症例、健常者50症例。研究方法は、(i) 口腔内写真の撮影、(ii) 拡大内視鏡にて口腔粘膜を観察し撮影、(iii) 口腔粘膜疾患であれば生検による病理診断、(iv) それぞれの口腔粘膜疾患の超拡大内視鏡画像をAIへ学習、(v) AIによる診断精度の検証である。現在、口腔内画像情報と拡大内視鏡画像として、ほぼ予定通りのデータを取得した。口腔粘膜健常者画像とOPMDの画像データのAIへの学習を行うためのソフト開発をすすめている。

本研究は、白板症、紅板症、口腔粘膜下線維症、先天性角化異常症、無煙タバコ角化症、慢性カンジダ症、口腔扁平苔癬などの口腔潜在的悪性疾患（oral potentially malignant disorders：以下、OPMD）を人工知能（Artificial Intelligence：以下、AI）に学習させ、診断補助能力を有したソフトウェアを開発し、過疎地域でのOPMDの発見率向上につなげることを目的としている。具体的な目標は、1. OPMDの画像をAIに学習（ディープラーニング）させる、2. 診断能力を有したソフトウェアを開発する、3. ネットワークを応用して過疎地域におけるOPMDの早期発見を実現する、とした。本研究の柱は、①OPMDの画像情報を大量に収集する、②OPMDの拡大内視鏡画像を大量に収集する、③OPMDの画像と拡大内視鏡画像をAIへ学習（ディープラーニング）させる、④医療過疎地域と医療中枢圏とのネットワーク構築を行うことである。本研究を行うにあたり、口腔粘膜の画像情報収集とAIへの学習を行い、医療過疎地域での遠隔医療支援システムを構築することが、中心となる。予定研究数はOPMD50症例、健常者50症例。研究方法は、(i) 口腔内写真の撮影、(ii) 拡大内視鏡にて口腔粘膜を観察し撮影、(iii) 口腔粘膜疾患であれば生検による病理診断、(iv) それぞれの口腔粘膜疾患の超拡大内視鏡画像をAIへ学習、(v) AIによる診断精度の検証である。現在、口腔内画像情報と拡大内視鏡画像として、ほぼ予定通りのデータを取得した。口腔粘膜健常者画像とOPMDの画像データのAIへの学習を行うためのソフト開発をすすめている。