AIによるQOLを活用した包括的咀嚼機能評価プログラムの開発

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歯科治療によって、咀嚼機能がどのくらい改善されたのかを客観的に評価する方法として、咀嚼時の顎の動きの下顎運動路検査、咀嚼能率の検査、咬み合わせた際の歯の接触分布状態や咬む力の検査などが臨床の場では行われている。しかし、どの検査を組み合わせて行うことがその患者における咀嚼機能を適切に評価できるのかの客観的な選択基準がないことから、治療を担当する歯科医師の主観的な判断によって選択され実施されている状況にある。また、各種の咀嚼機能検査結果と患者の主観的な評価とがどのように関連しているのかも不明である。本研究の目的は、AIによる画像解析を用いて咀嚼機能検査間における関連性を調べるとともに、咀嚼機能評価を行うための客観的な検査項目の選択基準を確立し、咀嚼機能検査の客観的データと患者の主観的なQOLとの関連を調べ、患者の主観的な評価を反映させた咀嚼機能の客観的な判断を行えるシステムを構築することである。初年度に予定していた患者等における咀嚼機能検査等のデータ採取が、新型コロナウイルス感染症の感染対策等のため十分にできなかったが、2023年5月8日から「感染症の予防及び感染症の患者に対する医療に関する法律」上の位置づけが「5類感染症」に変更になることに伴い、研究分担者を追加してデータ採取及びAIによるディープラーニング（畳み込みニューラルネットワーク：CNN）を用いた画像解析を行い、咀嚼機能検査とQOL指標におけるCNNモデル検証データの作成を行う予定である。