New standardization and evaluation of oral condition using machine learning for development in terminal care oral amelioration program

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本研究の目的は、終末期がん患者に特化した口腔ケアプログラムの開発とその有用性の検討である。第一段階として、口腔状態の標準化が求められる。そのためには、口腔評価精度の向上が必要である。本研究では終末期がん患者の口腔症例写真の画像を、データ化し、機械学習を用いて診断精度の向上を検証している。これまでに、研究協力者と共に行った研究では、OHATを用いた口腔評価で、機械学習の方が、古典的解析と比較して、予後予測精度がわずかに高いことが分かった。単施設、ベースラインのみの検討であったので、診断精度が高いとは言えず、本研究では、多施設で、定期的な口腔評価による口腔の変化の情報、口腔画像データが必要である。そこで、緩和ケア病棟に入院する患者に対し、口腔ケアの際に、OAGを用いて口腔評価を週一回、患者が死亡するまで行った。また、口腔写真撮影や口腔粘膜の細菌検査を必要に応じて行った。そこで、まずは、口腔カンジダに絞って口腔状態の標準化を行うことにした。比較的発生頻度が高く、偽膜が病変として描写され、微生物学的診断が可能であること等が理由。これまでに、Image Jを用いて、カンジダ偽膜を定量化できるかの検討を行った。しかし、撮影条件（撮影部位や粘膜伸展の方法、光の有無、使用するカメラ）や画像のトリミング範囲により、データにばらつきが出て、精度に大きな影響を与えることが分かった。また、偽膜形成が無くても、カンジダ菌は検出され、さらにC. toripicalisが検出されると予後と関係することが分かった。調査票の確定、倫理審査委員会への申請予定である。本研究結果は、第77回 国立病院総合医学会で発表し、終末期がん患者における口腔カンジダに関しては、英文投稿中である。