外耳道のひずみを基にした人工知能による咀嚼能力の評価について

抄録

Ⅰ．目的

　近年，要介護状態へ移行するリスクのひとつとして，オーラルフレイルが重要視されている．また2021年には我が国の保険診療における口腔機能低下症の対象となる年齢層も広く改定されたことにより，今後口腔機能を評価する機会が増え，より簡便かつ迅速に測定できることが望ましいと考えられる．現在，咀嚼機能評価法として，グルコース溶出量を測定するグミゼリーを用いた方法が広く使われている．しかし，測定中に，咀嚼時の唾液を嚥下しないことや，咀嚼後のうがいでグミを吐き出すといった複雑な行程を確実に行わなければならない．さらにグミゼリーを用いた方法では，糖尿病リスクの高い者を対象にした際に注意が必要である．これらのことから対象者を選ばない新たな方法の開発は，口腔機能の測定に多いに役立つものと考える．

　一方，外耳道と顎関節の解剖学的位置関係（図1）から，外耳道のひずみは顎運動に対応した波形とし記録されることが知られている．本研究では，気圧計を用いた耳栓型センサーから得られる外耳道ひずみの波形データを基にして，人工知能を用いることにより咀嚼能力の判定が可能かどうかを調べることを目的とした．