大阪大学とNEC、市民生活と口腔医療がスマートにつながるソーシャル・スマートデンタルホスピタル構想の共創を開始

大阪大学 歯学部附属病院、同サイバーメディアセンター、日本電気株式会社(以下 NEC)は、NECのスーパーコンピューティング技術によって構築されたクラウドサービス基盤と、大阪大学で開発されたAI技術を用いて、医療情報を処理することにより、地域と連携しながら新世代の「口の健康増進」を実現する「ソーシャル・スマートデンタルホスピタル(以下S2DH)」構想の取り組みを開始する。

近時、超高齢化社会の進展とともに、生涯にわたり口腔機能維持によるQOL向上の必要性や、地域包括ケアの重要性がますます注目されるようになっている。そのような中、大規模な医療情報を安全・安心な形で活用し、新しい歯科サービスの創出や社会的課題の解決に役立てようとする動きが活発化しているという。

特に、米国の歯科医療においてはAIを用いた予防・診断システムの開発が医療機関と情報処理技術の連携により急ピッチで進められている。日本においても、「かかりつけ医」制度を基点とする地域の医療・保険・福祉機関や専門病院との連携といった取り組みが行われていますが、医療情報まで含めた包括的な連携は、特に歯科医学分野では、今まで十分な枠組みがなかった。

今回、大阪大学は、病院データ、医者の知見などの情報について、最新のICT技術を活用したAIによる高度な情報データ分析とその共有まで包含した、新世代の「口の健康増進」を実現するS2DH構想という新たな枠組みを設置した。歯学部附属病院とサイバーメディアセンターをその実行組織に据え、NECをコンピューティング・ネットワーク技術のパートナーとして、社会的かつ包括的な歯科医療のあり方のさらなる発展に向けて、活動を開始する。

本研究成果が社会に与える影響(本研究成果の意義)

「知の協奏と共創」を掲げる大阪大学とNECは、これまでも産学連携活動を行ってきたが、今回、S2DH構想のもと、NECのスーパーコンピューティング技術を基盤とし、大阪大学で開発されたAI技術による、地域包括的な口腔保健情報サービスの実現に向けた検証をめざす。

この構想では、歯学部附属病院の診療現場にて、安全かつ効果的な治療方法を、データに基づいたAI分析によって戦略的に導き出し、患者に治療の選択肢を提供する。またサイバーメディアセンターでは、これまで歯学部附属病院で蓄積してきた最先端の歯科医療のノウハウを広く地域に活かすためのICTサービスプロバイダとしての役割を担っていく。これにより、大阪大学全体として、より患者の嗜好に合致した包括的な治療方法を提案することで、家庭でも可能な異常の早期発見など、日常的な口腔健康維持に貢献することを目指します。NECは、この構想を実現するために必要な、最新のスーパーコンピューティング技術をはじめとするICT技術を提供する。

すでに三者は具体的な取組みを始めている。歯学部附属病院では、(1)矯正歯科用、(2)舌粘膜病変、(3)歯の喪失の3領域でのAI活用を、サイバーメディアセンターでは、病院のデータを計算機センターで高速処理するための(4)セキュア・ステージングの研究開発を、NECとともに進めている。これらを基に、2018年度から歯周病AIと一般歯科AIの構築を中心とする実証実験を開始する予定だ。

目指すべき成果

(1)矯正歯科用AI(瞬時に効果的な治療計画を立案)
矯正歯科は、医療の中でも最も扱う情報量が多い分野の一つ。歯学部附属病院矯正科は、これまでに三次元模型・顔形態・レントゲン情報など、様々な複合情報を解析するAIシステムの開発に取り組み、そのいくつかを発表してきた。これらの診断支援システムをNECのコンピューティング・ネットワーク技術と組み合わせることにより、包括的な口腔情報データ分析とその共有の仕組みを提案する。

(2)舌粘膜病変AI(口腔内写真により病変の早期発見、見落とし防止を支援)
歯学部附属病院では、患者の口腔内を撮影するだけで口腔外科等の専門的医療機関へ受診の必要性を確認することが出来るAIの開発に着手、国内の専門学会でも成果を報告し、表彰された。このシステムは、口腔内写真から、がんや前がん病変、口内炎などを自動的にスクリーニングし、病変の早期発見、見落とし防止の支援を可能とするためのもので、現在も実用化に向けて開発をすすめている。

(3)歯の喪失AI(データ同化技術を用いた歯欠損シミュレーション)
高齢者の歯の欠損に関する危険性の予測を、膨大な高齢者歯列データをAIに学習させることで実現する。これにより、歯を失いやすい患者を早期に判定し、健康寿命に大きな影響を与える高齢者の歯の健康と口腔ケアの拡充に貢献することを目指す。

(4)セキュア・ステージング(医療データのセキュア分割、統合管理)
従来は病院外への持ち出しが難しかった医療データについて、スーパーコンピュータをはじめとする最先端のコンピューティング・ネットワーク技術を用いて解析するために、ネットワーク経路、ハードウェアデバイス、メモリデータ、システム占有時間などをセキュアに分割する仕組みと、それを統合管理するソフトウェアを開発する。これにより、データの秘匿度に応じてセキュリティレベルの設定を簡便かつ頑健に実現し、医療データを計算機センターで迅速に処理することができるという。

Previous

富士通、流通業界向けIoT活用サービス基盤「SMAVIA」を販売開始

ソニーとタクシー会社6社、AIを活用した配車サービスの新会社設立を目指す

Next