大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,The University of Osaka

口腔内画像からのAI歯周病スクリーニング：国民皆歯科健診を見据えて

柏木 陽一郎 氏（大阪大学 歯学研究科 口腔科学専攻 助教）

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AI・データ利活用研究会 第113回　　　　

口腔内画像からのAI歯周病スクリーニング：国民皆歯科健診を見据えて

柏木 陽一郎 氏（大阪大学 歯学研究科 口腔科学専攻 助教）

人工知能（AI）は、歯科医療にも新たな可能性をもたらしています。経済財政運営と改革の基本方針2026（いわゆる「骨太の方針」）は「攻めの予防医療」を掲げ、その具体策として「いわゆる国民皆歯科健診の具体化（歯周病検診や就労世代の歯科健診の更なる推進）」を明記しています。歯周病は自覚症状に乏しいまま進行する慢性疾患であり、早期発見と早期治療介入が歯の予後を大きく左右します。しかし現在の診断は、歯科医師が一歯ずつプローブを挿入して歯周ポケットの深さを測る検査に依存しており、多くの国民を対象とするスクリーニングには適していません。そこで私たちは、口腔内を撮影して得られた画像データから歯周ポケット深さを推定することを目指し、機械学習を活用する推定モデルを構築しました。
本講演では、モデルの設計とデータ構築の考え方、現時点で得られている成果、そして社会実装に向けた課題についてご紹介いたします。