口腔機能

[P一般-020] 機械学習を用いた口腔機能低下症における各口腔機能検査の重要度分析

○高橋 利士¹、野﨑 一徳²、八田 昂大¹、三原 佑介¹、福武 元良¹、佐藤 仁美¹、萩野 弘将¹、室谷 有紀¹、松田 謙一¹、池邉 一典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)

【目的】
　平成30年度に高齢者の口腔機能を7項目で評価する「口腔機能低下症」が保険収載された。しかし、各項目の口腔機能低下症への影響度はいまだに不明である。そこで、本研究は地域在住後期高齢者の口腔機能低下症の実態と各項目の影響度を明らかとすることを目的として、機械学習を用いて検討を行った。

【方法】
　対象者は、SONIC研究参加者のうち、78-80歳 の537名（男性265名、女性272名）とした。口腔機能として最大咬合力（プレスケール、N）、咀嚼能率(グミゼリーを用いたスコア法）、舌圧（JMS舌圧測定器、kPa）、口腔乾燥（ムーカス）、オーラルディアドコキネシス（パ音、タ音、カ音）、口腔不潔(Tongue Coating Index: TCI）、嚥下機能（Eating Assessment Tool-10: EAT10）を測定した。老年歯科医学会が提唱している診断基準を基に、3項目以上満たす者を口腔機能低下症とした。
　機械学習の際には、対象者の中で429名を訓練群、108名をテスト群とし、ライブラリとしてscikit-learnを、アルゴリズムとしてrandom forestを用いた。学習の評価としてaccuracy、precision、recall、F-measure、ROC曲線下面積 (AUC)を、口腔機能低下症への影響度の評価として、各測定項目の特徴量重要度を算出した。

【結果と考察】
　対象者の中で口腔機能低下症となったものは、292名（54.4％）であった。学習のaccuracy、precision、recall、F-measure、AUCはそれぞれ0.91、0.89、0.95、0.92、0.89であった。
　各測定項目の特徴量重要度は、最大咬合力が0.24、 舌圧が0.14、口腔乾燥が0.13、咀嚼能率が0.12、口腔不潔が0.11となり、それ以外の項目は0.10以下であった。
　以上の結果より、地域在住後期高齢者において、口腔機能低下症には、最大咬合力、舌圧、口腔乾燥、咀嚼能率、口腔不潔が主に影響している可能性が示された。
（COI開示：なし）
（大阪大学大学院歯学研究科・歯学部・同附属病院倫理審査委員会承認番号　H27-E4）