お知らせ

2024年7月30日、「口腔衛生学会雑誌」に掲載された「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」にPrediction Oneが活用されました。

掲載概要

■論文タイトル
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

■論文概要
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。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（SONY）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（相関係数：0.802）を示した、そして、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。

■執筆者
岩井浩明、東　哲司、米永崇利、笹井保之、友藤孝明

■掲載日
2024年7月30日

■掲載媒体
口腔衛生学会雑誌 第74巻３号

■DOI
doi.org/10.5834/jdh.74.3_196

執筆者のコメント

朝日大学歯学部口腔感染医療学講座社会口腔保健学分野講師　岩井浩明

健診受診者は、将来自分がいつ病気に罹患し、健康状態で無くなるのかを正確に知りたいと考えているかと思います。こうした背景の中、Prediction Oneを活用することにより、将来の齲蝕発生を予測する機械学習モデルを作成することは、リスクの高い者への保健指導プログラム作成の一助となり、社会へのさらなる波及効果が期待されます。今後は、歯科疾患だけでなく全身の健康状態を予測するモデルも作成し、人間ドック健診事業等に活用していきたいと考えております。