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機械学習による歯の喪失リスク測定とその活用について 米国 / WHITE CROSS編集部 - WHITE CROSS 歯科医師向け情報サイト | WHITE CROSS 歯科医師向け情報サイト

米国のハーバード大学歯科医学校が国際学術誌 PLOS ONE において発表した論文によると、機械学習により歯を喪失するリスクが高い人を抽出し、本格的な口腔内診査の受診を促すことで早期発見・早期治療や進行抑制に繋げられる可能性が示されたという。
 
機械学習とは、速い計算環境もしくは計算機(コンピュータ)に情報を処理したりパターン学習するためのアルゴリズム群を実装し、最終目的に即した膨大な訓練を与えたものである。訓練には通常かなりの量のデータが必要になる。当研究では、米国国民健康栄養調査を元にした約12,000人の成人のデータが用いられ、歯を喪失するリスクをスクリーニングするための異なる変数群を用いた5つのアルゴリズムの有用性について比較が行われた。特筆事項として、アルゴリズムは口腔内診査なしでリスクを評価するものである。
 
その結果、人種/教育レベル/雇用状況/収入/関節炎/糖尿病など…
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執筆者

WHITE CROSS編集部

WHITE CROSS編集部

臨床経験のある歯科医師・歯科衛生士・歯科技工士・歯科関連企業出身者などの歯科医療従事者を中心に構成されており、 専門家の目線で多数の記事を執筆している。数多くの取材経験を通して得たネットワークをもとに、 歯科医療界の役に立つ情報を発信中。

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