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[プレスリリース]2020年11月12日付 NVIDIA NEWSROOMに掲載されました。
更新日:2020年11月16日

2020年11月12日付NVIDIA NEWSROOMにて、ソーシャル・スマートデンタルホスピタルからスタートした共同研究の開始についてのプレスリリース記事が掲載されました。

 

▼詳細はこちらからご覧ください。
大阪大学歯学研究科と NVIDIA がディープラーニングの共同研究を開始、口腔がん早期発見AIの診断精度向上を目指す
https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/press-releases/2020/nvidia-osaka-university-begin-deep-learning-research-improve-accuracy-ai-oral-cancer-detection/

病院長挨拶
更新日:2020年09月23日

 

2018年3月9日、大阪大学歯学部附属病院は開院(1953年)より約60年間の歴史の中で初めて新たな病院をサイバー空間に構築します。60年前とは社会構造が大きく変わり、超高齢化社会やプライバシー保護の問題、技術的にはインターネット、AIやスマートシティ等の新しいパラダイムが生まれています。その間、口腔保健は大きく改善され、処置中心の医療から予防中心の医療へと重心が傾きつつあります。予防・予測、そして個別化された口腔医療こそが、現在、社会的に歯学部附属病院に求められていると考えています。

 

新たなパラダイムに病院を適合させるには、解決すべき問題が多く存在します。その中で最も重要かつ困難な課題が、均衡する医療情報の保護とAIによる利活用の問題です。このような問題は、歯学部附属病院だけで考えれば解決する問題ではなく、医学的、情報学的、そして法律・社会学的な見地からの知恵を出し合いながら、互いに影響しあい、コンセンサスを醸成していくことで解決していく必要があります。すなわち、社会と協奏し、新たな医療文化を共創すること、これが「ソーシャル・スマートデンタルホスピタル」の目指すものです。

 

ソーシャル・スマートデンタルホスピタルを実現するために、市民、行政、企業関係者、大学・研究教育関係者の皆様には絶大なるご指導ご支援を賜りたく、よろしくお願い申し上げます。

 

林 美加子
ソーシャル・スマートデンタルホスピタル 総責任者
大阪大学歯学部附属病院 病院長

 

2020年4月1日

参加登録
更新日:2019年11月07日

参加登録は締め切りました。

会場アクセス
更新日:2019年11月05日

・電車でのアクセス
 【地下鉄(北大阪急行)】「千里中央駅」下車、北出口すぐ

・モノレールでのアクセス
 【大阪モノレール】「千里中央駅」下車、徒歩約5分

・バスでのアクセス
 【阪急バス】「千里中央」下車、徒歩約3分

・お車でお越しの際
 千里ライフサイエンスセンター地下駐車場を
ご利用ください。(1時間400円)
 ※会場付近の道路は大変な混雑が予想されますので、
  ご来場の際には、できるだけ公共交通機関をご利用ください。

 

サイエンスホールへは、千里ライフサイエンスセンター1階アトリウムから、
エレベーターで5階へお越しください。

 

プログラム
更新日:2019年11月05日

□ 日時:2019年12月16日(月)13:00〜17:40(情報交換会 18:00~19:00)
    受付開始12:30~
□ 会場:千里ライフサイエンスセンター サイエンスホール

参加費:無料(情報交換会参加費:2,000円)
参加申込参加申込受付ページから申込み
問い合わせ先:大阪大学歯学部附属病院医療情報室
E-mail:info@s2dh.org
TEL: 06-6879-2860
主催:大阪大学歯学部附属病院
共催:大阪大学サイバーメディアセンター,日本電気株式会社
協賛:株式会社モリタ,株式会社松風,メディア株式会社,株式会社アイキャット
協賛:吹田市歯科医師会
協力:大阪大学21世紀懐徳堂
企画・運営:大阪大学歯学部附属病院 医療情報室

 

プログラム

総合司会:大阪大学歯学部附属病院 林 美加子

 

12:30~13:00
開場、受付開始
13:00~13:10
オープニング
 村上伸也(大阪大学歯学部附属病院 病院長)
13:10~13:20

ご来賓挨拶
 疋田陽造 先生(吹田市歯科医師会 会長)

13:20~15:00 

セッション1:演題発表 近未来の口腔健康AI

 口腔粘膜疾患診断支援(口腔がん早期発見)システム開発の現状
  平岡慎一郎(大阪大学大学院歯学研究科
助教)

 GANによる口腔内写真の生成
  古々本一馬(大阪大学歯学部附属病院 医員)

 矯正歯科治療における自動診断システムの開発
  谷川千尋(大阪大学大学院歯学研究科 講師)

 AIを用いた近未来の頭頸部画像診断
  中谷温紀(大阪大学大学院歯学研究科 助教)

 地域AI歯科医療を支える大阪大学サイバーメディアセンターの計算基盤にむけて
  伊達 進(大阪大学サイバーメディアセンター 准教授)

-休憩-
15:30~17:30

セッション2:歯周病AIサミット

 歯周病発見AIの研究開発とめざす世界
  土井千章(株式会社NTTドコモ 先進技術研究所 研究主任東北大学大学院歯学研究科 客員准教授)

 審美歯科領域における歯周病予防とAI医療戦略
  坂本佳昭(ホワイトエッセンス株式会社 代表取締役)

 S2DHでの歯周病AI開発への取り組み
  柏木陽一郎(大阪大学大学院歯学研究科 助教)

 パネルディスカッション(司会:村上伸也(大阪大学歯学部附属病院 病院長))
  歯周病AI等の医療AIと地域医療の今後
  土井千章
  坂本佳昭
  柏木陽一郎
  水原善史(大阪大学ベンチャーキャピタル株式会社 投資戦略担当部長) 
  谷口 学(吹田市歯科医師会/大阪大学歯学部同窓会 会長) 

17:30~17:40
クロージング
  中村祐一(日本電気株式会社)
18:00~19:00
情報交換会(千里ライフサイエンスセンター内)

 

ソーシャル・スマートデンタルホスピタル(第3回)開催案内
更新日:2019年11月05日

ソーシャル・スマートデンタルホスピタル シンポジウム(第3回)を開催します。

参加費無料、どなたでも参加可能です。(事前申込制・定員150名)
事前参加申込は、専用申込フォームにて受け付けています。

シンポジウムの詳細は随時更新予定です。

 

基調講演
更新日:2019年02月19日

医療AIをめぐる法的諸問題と諸外国のデジタルヘルス戦略

吉澤 尚 弁護士(弁護士法人漆間総合法律事務所)

吉澤尚弁護士

【演者略歴】

第二東京弁護士会所属

2002年 あさひ狛法律事務所入所(現西村あさひ法律事務所)
2010年 漆間総合法律事務所 副所長就任
2017年 東京医科歯科大学 医療イノベーション人材養成講座プログラム委員
2017年 一般社団法人日本次世代先進型高齢者研究機構 理事
(Silicon Valley’s Aging2.0 Japan Chapter)

 

【医療分野及びAI分野の主な研究歴】

2016年 東京医科歯科大学他学際生命科学コンソーシアム主催
平成27年度医療イノベーション人材養成プログラム 修了
2017年  東京大学大学院薬学研究科 医薬品評価科学講座 修了(単位取得)
2018年 Stanford Online on coursera” Machine Learning ”Certificate of Completion
2018年 University of Michigan: Data Science and Ethics through EDX Online
2018年 University of Illinois at Urbana-Champaign “Genomics for Law ” Certificate of Completion on Coursera online
2019年 Georgia Institute of Technology “Healthcare Informatics on FHIR” Certificate of Completion on Coursera online
2019年 UC San Diego “Introduction to Genomic Data Science” Certificate on Achievement on EDX online
2019年 MIT Sloan School of Management and Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory “Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy”

 

【主な学会等活動】

一般社団法人日本遠隔医療学会 会員

一般社団法人メディカルAI学会 会員

一般社団法人医療情報学会 会員

 

【講演抄録】

 個人情報保護法、人を対象とする医学系研究に関する指針、臨床研究法、次世代医療基盤相、著作権法、不正競争防止法、情報セキュリティなどの問題の観点から医療AIの開発現場が留意しなければならない問題点は何かの観点から分析し、検討する。医療をめぐる情報法制はまだ改革が必要であり、我が国の貴重な医療情報データ資源をどのように活用し、どのように実行するかを検討していく。

これに対して、戦略的に進む米国や欧州など諸外国の医療情報の戦略について現在の傾向について概要に触れ、海外と日本との違いを比較しつつ、情報をアーカイブしていく基盤となる技術が遅れている日本の現状について考察を加える。

 

シンポジウム(第2回)開催案内
更新日:2019年02月04日

ソーシャル・スマートデンタルホスピタル シンポジウム(第2回)を開催します。

参加費無料、どなたでも参加可能です。(事前申込制・定員70名)
参加登録は2月19日(火)より、専用申込フォームにて受付開始予定です。

シンポジウムの詳細は随時更新予定です。

 

研究成果報告-抄録
更新日:2019年01月22日

歯の喪失シミュレーション

池邉一典1、野崎一徳2、佐藤仁美1、三原佑介1、松田謙一1、髙橋利士1
1.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

2.大阪大学歯学部附属病院医療情報室

 

我々はこれまで、当科の臨床データから、パーシャルデンチャーの鉤歯は他の歯に比べて喪失しやすく、その中でも、歯周病、失活歯、そして定期検診の未受診は、歯の喪失の危険因子であることを示した。しかし、上下歯列全体を考えると、歯の欠損パターンはあまりにもバリエーションが多く(228≒2.7億とおり)、歯がどんな順番で失われていくかを予測することは容易ではない。
そこで本研究では、まず現在の欠損パターンから今後の欠損パターンを予測するために、横断研究データから妥当な数の歯列情報とそこから得られる対合歯と隣接歯情報を組み込んだ歯の喪失の数理モデルを構築した。次に、与えられた初期の欠損パターンが辿る歯の喪失コースのシミュレーションをおこなった。さらに、縦断研究データから、構築したシミュレーションの評価を行い、一定の精度で実際の生体現象と一致することが示された。

 

 

三次元歯列模型のデータベース化とその活用に関する研究

山城 隆、谷川千尋
大阪大学大学院歯学研究科顎顔面口腔矯正学教室

 

矯正歯科臨床において歯および歯列形態を観察し、その問題を抽出することは治療計画を立案する上で、非常に重要である。そこで、本研究の目的は、三次元デジタル模型データより、歯種の判定に加え、矯正学的問題を自動抽出するAIシステムを構築することにある。当院矯正科に来院した患者の三次元デジタル模型データベースを、口腔内スキャナ(デンツプライ社セレックオムニカム)を用いて構築した。上顎歯列データより、上顎中切歯と上顎第一大臼歯データを抽出し、上顎歯列データを入力として、前歯および臼歯を自動的に抽出するようなAIシステムを深層学習により構築した。また、抽出した上顎中切歯と上顎第一大臼歯について、相同モデル化を用いて形態の評価を行った。今後、専門医の経験を実装させ、三次元デジタル模型データから歯科的問題を抽出するAIシステムの構築を行う予定である。

 

 

口腔内画像から歯周ポケット深さを推定する深層学習モデル
~歯周病診断AIの開発へ向けて~

柏木 陽一郎1、森山 雄介2、生川 由貴1、Lee Chonho3、伊達 進3、野崎 一徳 4、村上 伸也1
1.大阪大学大学院歯学研究科口腔分子免疫制御学講座 口腔治療学教室
2.大阪大学大学院情報科学研究科応用メディア工学講座
3.大阪大学サイバーメディアセンター先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門
4.大阪大学歯学部附属病院医療情報室

 

深層学習による口腔内写真の画像認識を歯周病のポケット深さの推定に応用することが歯周病のスクリーニングに繋がり、患者自身の歯周病に2005年〜2018年までに大阪大学歯学部附属病院歯周病診療室に来院した1,333人の歯周病患者の初診時の口腔内写真と一致して取得した歯周組織検査のポケット深さ(PD)の値を医療情報システムのデータウェアハウスより抽出した。その中で、正面観の口腔内写真の#12〜22の4歯に対して、物体検出モデル YOLOv2を用いて歯と歯肉を認識させ、対応する6点法にて計測した歯周組織検査の値との関係を深層学習である畳み込みニューラルネットワークに学習させた。それらを元に、歯周組織について、PD≦2mmをnormal、6mm≧PDをabnormalとして2分類に判別する画像認識システムの性能評価を行ったのでその成果を報告する。

 

 

口腔粘膜疾患診断支援システム開発の現状について

平岡慎一郎1、川村晃平1、Lee Chonho2、吉川隆士2、鈴木博文3
Peiying(Colleen) Ruan3、秋吉圭輔4、野崎一徳5、田中晋1、鵜澤成一6
古郷幹彦1
1.大阪大学大学院歯学研究科口腔外科学第一教室
2.大阪大学サイバーメディアセンター先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門
3.NVIDIA合同会社エンタープライズ事業部メディカルデベロッパーリレーションズ
4.大阪大学工学部電子情報工学科
5.大阪大学歯学部附属病院医療情報部
6.大阪大学大学院歯学研究科口腔外科学第二教室

 

最近のニュース報道もあり、口腔がんの一般市民への周知も進んでいるようだが、初期の口腔がんにおいては、口内炎に類似した臨床所見を呈することがあり、専門外の医療者による見過ごしもしばしば経験する。口腔内は自身で開口すれば観察可能であり、他領域のがんと比して早期発見が可能であるにもかかわらず、実臨床においては、発見時にはすでに根治治療が不可能なほど進展していることが少なくない。現在、がん研究は原因遺伝子の探索やバイオマーカーが実用化に向けて進められてはいるものの、口腔領域への導入はまだ目処が立っていない。現在我々は、人工知能(artificial intelligence 、以下AI)による簡便な口腔がん診断支援システムを開発中である。本システムは、口腔粘膜疾患とおぼしき異常に対して撮影した写真をAIが解析することで、様々な口腔粘膜疾患の診断支援を可能とするものである。実用化に必要な精度にたどり着くためには、さらにより多くの口腔内写真を効率的に学習させることが必要である。そのため我々は産学協同かつ多施設共同研究を進めるに至った。本シンポジウムでは、現在我々のチームですすめている研究の概要について述べさせていただく。

 

 

人工知能を用いた頸部リンパ節自動検出の試み

中谷温紀1、隅田伊織2、笹井正思1、村上秀明1
1.大阪大学大学院歯学研究科放射線科
2.大阪大学医学系研究科

 

口腔癌の治療において、頸部リンパ節転移の有無は最も重要な予後因子の一つである。リンパ節の検出はCT検査が優れているが、400枚前後のCT画像を観察して、リンパ節の同定を行うため、多くの時間と労力が必要となる。そこで、“AIを用いた頸部リンパ節自動抽出”の可能性を調べることを目的として、MATLABを用いた学習器の開発とそれによる推論を行った。“教師あり学習”として、CT画像でのリンパ節を17種類に分類しラベリングした後、学習を施行すると、脈管を含んだ筋隙全体を選択する傾向が見られた。また、追加的に動静脈をラベリングし、同様の学習を施行したところ、認識率は向上するも、筋隙の一部を選択する傾向が見られた。現在は筋隙内の脂肪をラベリング中である。今回は、これらの現在までの成果と、実験中の研究内容について報告する。

 

 

秘匿データ解析のためのセキュアステージング技術
~歯科医療へのAI活用に向けた高性能計算機サービス~

渡場 康弘1, 伊達 進2, 吉川 隆士1, Lee Chonho1, 野崎 一徳3, 下條 真司2
1.大阪大学サイバーメディアセンター先進高性能計算機システムアーキテクチャ共同研究部門
2.大阪大学サイバーメディアセンター応用情報システム研究部門
3.大阪大学歯学部附属病院医療情報室 

 

本講演では、まず大阪大学サイバーメディアセンターの大規模計算機システムについて、本センターの最新のスーパーコンピュータであるOCTOPUS を中心にシステム構成やサービスを紹介する。大規模計算機システムは歯科医療のAI活用における高性能データ解析のために有用な環境であるが、実際に利用が難しいというのが現状である。その理由として、解析で扱う医療データのような秘匿性の高いデータは病院内から持ち出すことに様々な制限がある点、および大規模計算機システムの計算資源は基本的に複数ユーザへの共用サービスである点といったセキュリティの観点があげられる。そこで、秘匿データを大規模計算機システム上で安全にデータ解析を可能とする基盤の実現に向けて取り組んでいるセキュアステージング技術について発表する。

 

 

S2DHへの期待とNECの最新AIのご紹介

NEC中央研究所
中村祐一

 

 

高齢者の増加により、誤飲性肺炎などに代表される口腔内の劣化を原因とされる疾病への対応が求められています。AIと計算機の力を使ってこれらの対応を行うS2DHは低コストかつ効果的な解決策を提案できるプロジェクトとして大いに期待されています。一方、プロジェクトでよい成果を創出するためには、「あるべき姿」に対して、活動の方向性に関する継続的な議論が必要となります。本講演では、あるべき姿に対する期待を述べさせていただき、NECにおけるいくつかのAI事例を御参考としてご紹介します。この講演があるべき姿と方向性に関する議論のきっかけとしていただければ幸いです。

会場アクセス
更新日:2019年01月22日
S2DH会場までのアクセス

・電車でのアクセス
 【阪急千里線】「北千里駅(終点)」下車、徒歩約25分

・モノレールでのアクセス
 【大阪モノレール】 「阪大病院前」下車、徒歩約15分

・バスでのアクセス
 【阪急バス】
  千里中央発「阪大本部前行」もしくは「茨木美穂ヶ丘行」乗車
 【近鉄バス】
  阪急茨木市駅発「阪大本部前行」乗車
 それぞれ「阪大本部前」下車、徒歩約5分

※当日は、大阪大学歯学部 学部玄関よりお越しください。
  (茶色いレンガの入口です)

 

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