口腔病変の診断のための人工知能 (AID-OraL)

上気道消化管の扁平上皮癌は、世界中で最も一般的ながんの一つであり、口腔が最も頻繁に発生する部位です。 口腔扁平上皮癌（OCSCC）は、主に局所・領域再発や転移性再発の高率、および第二原発腫瘍の頻発により、罹患率と死亡率の主要な原因となっています。 中咽頭扁平上皮癌とは異なり、ヒトパピローマウイルス（HPV）はOCSCCの発癌に関与していません。

一部のケースでは、OCSCCは、世界的に発生率が3〜5%である口腔潜在性悪性疾患（OPMDs）、例えば白板症や紅板症などから発生します。 OPMDsの悪性転化率は3%から50%の範囲にあり、その顕著な不均一性を反映しています。 悪性転化のリスクが高い患者を特定するために、いくつかの臨床的、組織学的、および分子的要因が提案されていますが、これまでに十分な臨床的有用性を示したものはありません。 他のケースでは、OCSCCは、OPMDsが離れた位置に存在する、および/または確立されたリスク要因、特にタバコやアルコールの使用がある患者の、臨床的に正常な口腔粘膜から発生します。

現在、OPMDsの悪性転化を予防するための標準的ケアとして確立された化学予防または予防戦略はありません。 したがって、OCSCCの予後を改善するには、高リスクOPMDsをよりよく特定し、可能な限り早期の診断を可能にするツールの開発が必要です。 OPMDsの早期発見は、OCSCCの二次予防に不可欠です。 しかしながら、視診と触診に基づく従来の口腔検査は感度が限られており、OPMDsの臨床的認識は依然として困難です。 その結果、OPMDsの早期発見とリスク層別化を向上させるための改良された方法に対する明確なニーズがあります。

主な目的：

人工知能（AI）を使用して、口腔内の癌性病変の診断を支援するツールを開発すること。 このツールは、現在の口腔医療従事者コミュニティのニーズを満たす上で有望であると思われます。