近年，疾病の発症予測に人工知能による機械学習モデルが使われるケースが増えてきている．本研究では，成人期以降の歯科健診データから5年後のう蝕経験歯数（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．284名の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，正の相関を示し，相関係数の値は0.802となった．さらに，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．
