学びはじめ

学びはじめ

学びはじめ
藤田 広志
勝又 明敏

編著

ディープラーニングがひらく
デジタルデンティストリーの近未来

増刊号
vol.56
no.22023

補綴臨床̲vol56̲no2̲増刊号̲表紙.indd 1-3

Extra Issue
vol.56 no.2 2023

［季刊］
通巻第291号 第56巻 第2号 2023年3月20日発行（発刊月20日発行）
ISSN0018-6341

https://www.ishiyaku.co.jp/2023/03/17 19:14

I n t r o d u
はじめにAI の進化，医療への進入スピードは予想以上に速く，AI 導入に乗り遅 れると，致命的になる可能性さえも否めない
藤田 広志

Hiroshi Fujita

岐阜大学 特任教授／名誉教授

通信を使ってデジタル化された情報をやりとりする技術でして AI 応用について説明されるが，画像読影支援に AI 応ある「ICT」（Information and Communication Tech-

用は限定されるものではなく，“ 絵作り ” としての患者ポジnology；情報通信技術），さまざまなセンサー類とインターショニングの最適化，CT や MRI の画像再構成，画像形ネットを繋げる「IoT」（Internet of Things；モノのイン成に関わる撮像時間短縮，画質（ノイズ低減，金属アーターネット），ユーザーがインフラやソフトウェアを持たなくチファクト低減など）改善，被曝線量低減，画像処理，自ても，インターネットを通じてサービスを必要なときに必要動線量推定，撮像機器のメンテナンスなどの領域にも，AIな分だけ利用するという「クラウド」「ビッグデータ」「機はさらに進出し，すでに商用化に成功している事例もある．

械学習や人工知能」（次項以降で解説），さらにはこれらさらには画像診断レポートの作成支援システムへの期待もを 含 めた 各 種 IT（Information Technology； 情 報 技術）の浸透が人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させるという意味の「デジタルトランスフォーメーション」（Digital Transformation；DX）と，次から次へと新しい概念や新技術が出現して，まずは時代に取り残されないように勉強するのも大変な昨今である．
第 5 期科学技術基本計画において我が国が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱された「Society 5.0」は，狩猟社会（Society 1.0）→農耕社会（Society 2.0）→工業社会（Society 3.0）→情報社会（Society 4.0）に続く新たな社会を指すもので，ここでの主要技術の一つがAI である［ 図 1］．そして，新たな価値で経済発展と社会的課題の解決の両立を目指すという［図 2］．
そこで本増刊号では，主に画像診断領域に話題を限定

4

digital and international

hotetu2023春夏別冊AIはじめに-04.indd 4増刊号

本誌 56 巻 1 号（冬号）および 3 号（春号）で関連誌面を掲載

歯科医師が教える 誰でもわかる
やさしいディープラーニングの使い方

AI
前編

（前後編）

｜Artificial Intelligence｜

歯科医師が教える 誰でもわかる
やさしいディープラーニングの使い方
前編

医療AIを学ぶスタートラインに立つための話

清野雄多

Yuta SEINO

日本学術振興会 特別研究員 PD
岐阜大学工学部 特別協力研究員

執筆：清野雄多（日本学術振興会 特別研究員
PD ／ 岐 阜 大 学工学部 特別協力研究員）

AI に関する基本的な知識と，進化するニューロンの話

はじめに

本稿で強調したいことは，AI（Artificial Intelligence：人工知能）との付き合い方です．近い将来，医療 AI は何らかの形で臨床に導入されます．その際，患者さんへの説明や適切な使用法を考える上で役に立つように，AI の原理についてまとめました．そしてその原理から AI の特性や弱点についても述べています．
また，導入コストや起こりうるトラブルを推測するために，半導体産業と AI という視点でお金の話に触れ，AI に関する法律・倫理についてまとめました．

白熱する AI 研究の一方，臨床医にとって AI はつかみどころのない存在です．
本稿を通じて，医療 AI の輪郭をつかんでいただければ幸いです．なお，AI に関する研究や実用化の詳細に関しては，既刊の記事や今後予定されている増刊号『学びはじめ 歯科 AI の世界』
（藤田広志・勝又明敏 編著）に任せたいと思います．

＜発行予定＞『学びはじめ 歯科医療 AI の世界』
編著：藤田広志（岐阜大学 特任教授／名誉教授）
勝又明敏（朝日大学 教授／日本歯科人工知能研究会代表理事）
第 1 章 AI の基礎知識
第 2 章 医療分野での先行事例を知ろう
第 3 章 歯科医療 AI の最新事例
第 4 章 歯科 AI の企業動向

1

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vol.56 no.1 2023 WinterPractice in Prosthodontics

22023/02/24 9:14

d u c t i o n

図 1 新しい社会として提唱される Society 5.0 の仕組み．サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムである（内閣府ホームページ https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/ より抜粋）．

図 2 新たな価値で経済発展と社会的課題の解決を両立（内閣府ホー ム ペ ー ジ https://www8.cao.
go.jp/cstp/society5_0/ よ り 抜粋）．

大きい．下記の文献 1）の論文では，AI・機械学習が放射線医学にどのように影響するかを論じており，11 の臨床応用例を示している［図 3］．
AI の進化，医療への進入のスピードは予想以上に極めて速く，AI 導入に乗り遅れると（意識変革に遅れると），致命的になる可能性さえも否めない．
さらなる詳細な内容に興味のある読者におかれては，AIあるいは医療 AI に関する専門書籍 ・解説などを参照されたい．関連学会・研究会の情報とともに，これはと思われる参考図書をリストアップしておこう．

2023 EXTRA ISSUE

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Practice in Prosthodontics

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第3章

歯科医療 AIの最新事例

07．

口腔内写真における補綴装置と修復物のディープラーニングによる自動検出
高橋 利士
豆野 智昭
池邉 一典

Toshihito Takahashi
Tomoaki Mameno
Kazunori Ikebe

大阪大学大学院歯学研究科顎口腔機能再建学講座 有床義歯補綴学・高齢者歯科学分野

Keywords
口腔内写真

畳み込みニューラルネットワーク

補綴装置の自動検出

れる畳み込みニューラルネットワークを用いて，口腔内画像背景と目的から歯科補綴装置や修復物（以後，両者を合わせて補綴患者に対して歯科治療計画を立てる際には，まずは口腔装置とする）を検出することを試み，その結果を報告した 2）．

内の情報を把握することが必要である．そのために歯科医

今回はその内容について，システムの評価方法も含め解説

師は，患者の口腔内を印象採得し，口腔内ならびにエックする．

ス線写真等を撮影し，それらから得られた情報により患者の状況を把握している．しかし，それらに費やす時間は限られ，歯科医師の知識や経験によって把握できる情報に差が生じてしまうのが現状である．そこで，患者に提供する医療方法
1．画像データの質を一定にするためには，歯科医師の経験に影響されず，大阪大学歯学部附属病院咀嚼補綴科に通院している患

なおかつ短時間に口腔内の情報を把握できるシステムが必者の計 1904 枚（上顎 1084 枚，下顎 820 枚）の歯列の要であると思われる．

咬合面観画像を使用した．なお，この研究は大阪大学大学

近年，AI（Artificial Intelligence）技術が歯科医療にも応用され，さまざまなツールとして利用されている．これら

院歯学研究科・歯学部および歯学部附属病院倫理審査委員会の承認を得て行った（H30-E26）．のツールでは，ディープラーニングにより画像からさまざまな物体を検出する手法が用いられており，う蝕や歯内療法の2．補綴装置のアノテーション既往，口腔がんの検出などにおいて，人間と遜色ない精度11 種類の歯科補綴装置〔全部金属冠（FMC），金合が報告されている 1）．そこで，この技術を応用すれば口腔内金製全部金属冠（GFMC），レジン前装冠（HRFC），陶の状況を短時間で把握することが可能ではないかという着材焼付冠（MB），オールセラミッククラウン（CC），全部想に至った．

金属冠ブリッジ（Br），レジン前装冠ブリッジ（HRBr），陶我々は，ディープラーニングの中で主に画像認識に用いら104

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材焼付冠ブリッジ（MBBr），メタルインレー修復（In），

増刊号

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07．

図1

アノテーション時の画像の一例（文字を拡大して表示）．

表1

混同行列の一例（全部金属冠の場合）

予測（検出）
全部金属冠

全部金属冠以外

全部金属冠

真陽性（TP）
2058 個偽陰性（FN）
89 個

全部金属冠以外

偽陽性（FP）
214 個

真陰性（TN）
6713 個実際

金合金製メタルインレー修復（GIn），コンポジットレジン（下記の① 〜 ④）と，混同行列の値から算出される⑤ 〜修復（CR）〕の計 11 種類を検出対象とした．前述の全画⑧の指標を用いて行った．実際の混同行列の一例（全部像中の上記の補綴装置を，物体検出アノテーションツール金属冠の場合）を 表 1 に示す．

（labelImg）を用いてアノテーションを行った．アノテーショ① 真陽性（True Positive：TP）

ン時の画像の一例を 図 1 に示す．

ある補綴装置として検出され，実際にその補綴装置であった数．

3．アルゴリズム
全画像をランダムに 2 つのデータセットに分類し，1 つを訓練用（1524 枚：上顎 867 枚，下顎 657 枚），もう 1 つをテスト用（380 枚：上顎 217 枚，下顎 163 枚）として使用した．物体検出アルゴリズムの実装には，Python 3 と② 偽陽性（False Positive：FP）
ある補綴装置として検出されたが，実際には別の補綴装置であった数．

Keras ライブラリを使用し，バックエンドには TensorFlowを使用した．また，物体検出アプリケーションとして，You
Only Look Once version 3（YOLOv3） を用い，補綴3）装置を検出するためにファインチューニング（各パラメータ③ 偽陰性（False Negative：FN）
実際はある補綴装置であるにも関わらず，別の補綴装置として検出された数．の微調整）を行った．
④ 真陰性（True Negative：TN）

4．学習結果の評価
学習結果の評価については，各補綴装置での混同行列別の補綴装置として検出され，実際に別の補綴装置であった数．

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01．

図1

歯周病発見 AI を搭載したアプリケーションの例．

データ
歯肉領域が撮影された画像

特徴量
色検出

モデル

形状検出

深層学習手法・・

解析結果※ 解析イメージです

図2

歯周病発見 AI の概要．

歯周病発見 A I について
歯周病発見 AI は，深層学習手法を用いて学習用の画像

唇・頬側の歯肉を対象とした場合，一歯に対し，3 点のデータから健全な歯肉の領域と歯周病に罹患している歯肉歯周ポケットの深さ及び出血の有無に関する情報が記録さの領域との特徴の違いを学習することで，図 2 に示すようにれている．この情報を元に，図 3 に示す判定フローに基づ歯肉が撮影された画像から歯周病の特徴が現れている領域いてクラスを判定し，3 点のうち最も進行度の高いクラスをを検出する．学習用のデータは，歯単位で歯肉領域の位置対象とする当該歯のクラスとして採用した．例えば，3 点がをアノテーションした画像データと，プロービングチャートのそれぞれ軽度歯周炎，中等度歯周炎，重度歯周炎であっ情報を用いて判定した対応するクラスの情報を使用する．

た場合，当該歯のクラスは重度歯周炎とする．

学習および評価用のデータは，20 歳以上を対象として複本アプリケーションでは，主に 図 3 に示す健全・歯肉炎数の医療機関から収集された合計 1,148 症例，4,020 枚を健全，歯周炎を歯周病として扱い，罹患している可能性の画像を使用した（2022 年 3 月現在）．各症例は，6 点を表示しているが，これらの表示方法を使用する用途によっ法で計測されたプロービングチャートの情報に紐づけられてて変更することも可能である．例えば，健全，歯肉炎，歯いる．本 AI は，唇・頬側から撮影した画像を用いて判定周炎をそれぞれ表示する，歯肉炎・歯周炎の場合のみ受診するため，唇・頬側の情報のみを使用した．

を促す表示を出す等，表示を出し分けることができる．

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