歯周病発見アプリの精度と課題 東北大とドコモが共同開発

写真はイメージ

　歯周病発見ＡＩは、データの学習において特徴量の設計から選択、抽出に至るまで、人の手を借りずに自動的に行う「ディープラーニング（深層学習）」という技術を用いている。数万枚の口腔内画像のデータを学習させているという。

■目標とする感度・特異度は80％以上

　では、どれくらいの精度を目標としているのか。NTTドコモ・クロステック開発部の土井千章課長が言う。

「適切な環境下で撮影した場合に目標とする学習モデルの精度は、感度・特異度ともに80％以上です。しかし、一般ユーザーが自身のスマホで撮影する実現場では、明るさや撮影角度などで精度が左右されることが考えられます。適切な環境で撮影いただけるようにアプリ上で的確にガイダンスすることができれば、実現場での精度を担保することが可能だと思います」

　歯周病発見ＡＩは、来年度中の実用化を目指しているという。

　また、「顎関節症発見ＡＩ」と「口腔がん発見ＡＩ」の開発も並行して進められている。顎関節症発見ＡＩは口の開閉動画データなどから検出する一般ユーザー向けアプリ、口腔がん発見ＡＩは歯科医師の診断を支援する製品を想定しているという。