イワイ　コウメイ   IWAI KOMEI   岩井　浩明    所属   朝日大学  歯学部 口腔感染医療学講座 社会口腔保健学    朝日大学  大学院 歯学研究科    職種   講師
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2024/01
形態種別	研究論文（学術雑誌）
査読	査読あり
標題	Prediction OneⓇを用いた機械学習モデルによる５年後の齲蝕経験歯の増加を予測する精度の検証
執筆形態	共著
掲載誌名	口腔衛生学会雑誌
掲載区分	国内
巻・号・頁	74(3),196-202頁
担当区分	筆頭著者
著者・共著者	◎岩井浩明, 東 哲司, 米永崇利, 笹井保之, 友藤孝明
概要	近年、疾病の発症予測に人工知能による機械学習モデルが使われるケースが増えてきている。本研究では、成人期以降の歯科健診データから５年後の齲蝕経験歯数（DMF歯数）の増加を予測する機械学習モデルをPrediction OneⓇを用いて作成しその精度を評価した。2016年度と2021年度に朝日大学病院で歯科健診を受診した284名の成人を対象とした。284名の歯科健診データを学習データ群（200名）と検証データ群（84名）に分けた。Prediction OneⓇ Version 1.3を用いた機械学習モデルを学習データ群の2016年度の歯科健診データと2021年度のDMF歯数を基に作成した。続けて検証データ群を用いて、作成した機械学習モデルの精度を検討した。その結果、機械学習モデルにより予測された５年後に増加したDMF歯数と真に５年後に増加したDMF歯数との間は正の相関を示し、相関係数の値は0.802となった。さらに機械学習モデルにより予測されたDMF歯数の増加の有無は真のDMF歯数の増加の有無からみて、感度1.00、特異度0.77の値を示した。これらの結果はPrediction OneⓇで作成した機械学習モデルが成人期以降の５年後のDMF歯数の増加を高い精度で予測できることを示唆している。