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NVIDIA支援の口腔粘膜AI「Mucosight AI」　口腔がんの特徴を色枠で示し、専門医への紹介を支援

口内炎に見える粘膜の変化も、専門医へ紹介するかどうかを歯科医師が判断します。国内で承認された写真解析AIの利用案内が、歯科医院に向けて始まりました。NVIDIAが開発を支援したMucosight AIは、4疾患の特徴を色枠で示すプログラム医療機器です。AI診断ではなく、紹介判断の材料になります。

目次
  1. 8月の提供予定から、歯科医院が登録できる段階へ
  2. NVIDIAの解析図では、黄色の枠が「口腔がんの特徴」を示す
  3. 約4万枚を収集、専門医が画像を選び再学習を指示
  4. 別の写真AI研究では、分類と紹介候補の選別を評価
  5. 写真AIと蛍光観察では、見えるものがどう違う？
  6. 通常診査に蛍光観察を加えた手順では、感度が44.0％から73.9％に
  7. 歯科医院の費用は、写真AIが従量制、蛍光観察が装置購入
  8. 粘膜を診る方法に、写真AIという選択肢が加わった

8月の提供予定から、歯科医院が登録できる段階へ

Mucosight AIは2026年2月24日に製造販売承認を受け、販売元が歯科医療従事者向けの登録窓口と利用手順を公開しました。 大阪大学の同年8月の発表では、提供開始は同月下旬ごろの予定でした。大学が研究開発、モリタ東京製作所が医療機器としての製品化と製造販売、イノバリンクが販売を担います。1,2

口の中は直接観察できる一方、初期の口腔がんは痛みが乏しく、口内炎や良性病変と見分けにくいことがあります。定期受診で粘膜を診る一般歯科が変化を見つけ、専門医へつなぎます。1

利用には事前の無料アカウント登録とクレジットカード登録が必要です。撮影したJPEGの口腔内写真をブラウザからアップロードして解析を実行すると、約30秒で結果が表示されます。イノバリンクが歯科医療従事者向けに示す解析料は、1回2,400円（税別）です。 医院側に解析完了時に課金され、画像不良で解析できなかった場合は課金されません。2,3

イノバリンクは、撮影、解析、結果説明、口腔がんや白板症が疑われる場合の高次医療機関への受診勧奨までを利用の流れとして示しています。2

NVIDIAの解析図では、黄色の枠が「口腔がんの特徴」を示す

NVIDIA Japanが公表した解析結果イメージで、右側の写真に重なる黄色い枠は「口腔がんの特徴の所見」を示します。 左には枠のない同じ写真を置き、図の下に「高次医療機関の受診勧奨」と表示しています。3

NVIDIAが公表したMucosight AIの解析結果イメージ。右側の写真に黄色い検出枠を表示
出典：NVIDIA Japan「口腔がんの早期発見をAIで支援」（2026年8月4日）の解析結果イメージを引用。

この例の黄色い枠は2つです。凡例の白は白板症、緑は良性腫瘍、青は口内炎の特徴を表します。歯科医師は元の写真と対面での診査を合わせ、専門医への紹介を判断します。解析結果は紹介状への添付も可能です。1,3

約4万枚を収集、専門医が画像を選び再学習を指示

大阪大学が研究を始めたのは2017年、NVIDIAが支援を始めたのは2018年、共同研究契約は2020年です。 幅広い症例を学ばせるため、多施設の共同研究で集めた口腔内画像は約4万枚です。その中から病理診断が確認された写真を中心に、専門医が一枚ずつ画質を目視で確かめ、選んだ画像を学習と検証に使っています。1,3

NVIDIAは病変の位置や種類を画像に記す道具を提供し、画像の前処理を助言するとともに、AIモデルの開発を中心に研究へ加わりました。画像データの保存先は、大阪大学内のNVIDIA製GPUを搭載した計算機です。大量データの処理や予備解析には、同大学のスーパーコンピューターOctopusとSQUIDも使いました。3

学習後、大阪大学の専門医はAIの検出結果を確認し、不十分なら再学習を指示して結果を見直しました。この往復を重ねてモデルを改善したと、開発に携わったNVIDIAの阮佩穎氏は説明しています。3

大阪大学の2021年の研究報告には、口腔内写真から病変を検出するモデルとしてFaster R-CNNが明記されています。4 写真の中で病変らしい場所を探し、候補の位置と種類を四角い枠で示す「物体検出」の方式です。5 承認製品Mucosight AIに搭載されたモデル名は、2026年の大学・販売元・NVIDIAの発表には記されていません。1,2,3

研究成果を医療機器として形にしたのはモリタ東京製作所です。Mucosight AIは一般歯科の写真に、口腔がん・白板症・良性腫瘍・口内炎に似た領域を示します。承認された用途は専門医への紹介判断の支援です。1,2

別の写真AI研究では、分類と紹介候補の選別を評価

上海の研究は病変の分類と領域表示、台湾の研究は専門医への紹介候補の選別を調べました。写真を使う点は共通でも、AIが担う仕事と評価する数字が違います。6,7

上海の別の写真AI研究では、808枚で3疾患を分類、最高94％

2026年のInternational Dental Journalの研究は、上海の2病院で撮った350人・808枚の写真を使い、5種類のAIで粘膜病変の分類と領域表示を比べました。 対象は白板症、口腔扁平苔癬、良性潰瘍です。3人の専門医が写真ごとに病名と病変の輪郭を付けています。6

比較したのは5種類の「画像分割」モデルです。病変の輪郭を画素ごとに塗り分け、四角い枠で場所を囲む物体検出より病変の形を細かく描きます。5,6

写真を学習用と評価用に8対2で分けた内部評価では、U-Netの分類精度が最高の94.0％、SegNetの病変領域と専門医の印が重なる度合いを示すDice係数が最高の0.768でした。6 94.0％は、病変が写った3種類の写真を分類した値です。口腔がんや正常粘膜の写真は、この評価対象に含まれません。

台湾の別の写真AI研究では、紹介相当16件のうち12件に警告

台湾の前向き研究では、別の写真AIを地域検診で使い、専門医への紹介判断と照らしました。 2026年10月20日公表のLiuらの研究です。参加者602人から得た画像のうち、専門医が紹介相当とした高リスク病変は16件でした。AIはその12件に赤い警告を出しました。赤い警告は計68件で、専門医3人の画像判定と一致しなかったのは56件でした。7

この数字は、病変を拾う割合である感度75％と、警告のうち紹介相当だった割合である陽性的中率17.6％を同時に示します。7 上海の94.0％は病変のある写真を3種類に分ける精度、台湾の12件と68件は現場で紹介候補を拾った数です。AIを評価するとき、写真の分類と紹介のための選別は別の仕事になります。6,7

台湾の研究が地域検診で紹介候補を拾ったのに対し、Schwärzlerらの別のAI研究は、画像から選ぶ対応の5段階を外部データでも評価しました。F1値は内部評価0.73、外部データ0.58でした。8

写真AIと蛍光観察では、見えるものがどう違う？

Mucosight AIは通常のカラー写真を解析します。自家蛍光観察は青色光で粘膜を照らし、蛍光が弱い部位を記録する方法です。 炎症でも蛍光は弱くなるため、暗く見えた場所は歯科医師が粘膜の状態と合わせて評価します。9

通常写真を解析するAIと自家蛍光観察の違い
図：イノバリンク製品情報とYeladandiらの2024年の研究を基に作成した概念図。

通常診査に蛍光観察を加えた手順では、感度が44.0％から73.9％に

Bhatiaらは一般歯科の受診者305人で、通常診査、VELscope単独、両者を組み合わせた判断手順を比較しました。10

Bhatiaらの研究感度特異度
通常診査44.0％99.0％
VELscope単独64.0％54.3％
組み合わせた判断手順73.9％97.9％

組み合わせた判断手順では通常診査より感度が上がり、特異度も高い値を保ちました。一方、VELscope単独の特異度は通常診査より低い結果です。10

2026年のLiらの統合解析は、口腔潜在的悪性疾患を扱う24研究、計2,363人をまとめ、VELscopeの感度84％・特異度45％を報告しました。11 米国歯科医師会（ADA）の同年の指針は、粘膜異常がある成人の専門医紹介の判断と、異常が見えない無症状の成人の検査という2場面で、光学的補助検査の使用を条件付きで勧めていません。「条件付き」は勧告の強さを表し、患者との相談で選択が変わり得るという意味です。12

歯科医院の費用は、写真AIが従量制、蛍光観察が装置購入

Mucosight AIの2,400円は医院が販売元に払う解析料で、患者に示す検査料金ではありません。 解析が完了するたびに費用が発生する方式です。2 蛍光観察には装置の導入費がかかります。国内の「トランセントイメージ」は撮影用iPhoneが別売りです。13 別機種の「ORALOOK」は通常光と蛍光を切り替えて観察でき、付属のiPhone SEで写真を残せます。14

蛍光観察装置公表された費用価格の時点と内容
トランセントイメージ本体130万円（税別）、講習1医院1万2,000円（税込）メーカー公表。iPhoneは別売り13
ORALOOK単体43万7,800円（税込）フィード『FEED NOTE』2021年12月号15
ORALOOK＋クラウド初期費用32万7,800円（税込）、月額1万4,850円（税込）同号15
VELscope Mantis本体1,695米ドル（約26万8,000円）海外の公認直販サイト16
VELscope Mantisセット1,995米ドル（約31万5,000円）消耗品と保護眼鏡付き16

Mantisの円換算は、2026年10月27日時点の概算です。

一般歯科で受けるMucosight AIの解析と粘膜の蛍光観察には、検査料を健康保険で請求する項目がありません。蛍光観察の保険上の加算は、舌の悪性腫瘍の手術で機器を使った場合のものです。17 医院がこれらの検査を保険診療とは別の自費診療として提供するときは、患者が検査料を全額支払います。金額は医院ごとに決まります。18

粘膜を診る方法に、写真AIという選択肢が加わった

粘膜を診る歯科医院には、通常の写真をAIで解析して紹介資料にも使う方法と、装置を導入して蛍光の変化を診察中に見る方法が加わりました。 歯科医師は視診・触診とそれぞれの画像や所見を合わせ、専門医への紹介を判断する材料にできます。1,2,9,10

関連記事

参考文献

  1. 大阪大学. 口腔粘膜疾患AI 研究の社会実装へ. 2026
  2. 株式会社イノバリンク. 口腔粘膜画像解析システム Mucosight AI
  3. NVIDIA Japan. 口腔がんの早期発見をAIで支援：NVIDIA参画の研究を基盤に開発された口腔粘膜画像解析システムが社会実装へ. 2026
  4. 大阪大学サイバーメディアセンター. Research and development of AI to support diagnosis of oral mucosal diseases. 2021
  5. Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Adv Neural Inf Process Syst. 2015;28
  6. Cheng B, Xiang M, Zhao Z, et al. Artificial Intelligence-Driven Segmentation of Three Oral Diseases: Enabling Precision Diagnosis and Decision Support. Int Dent J. 2026;76(3):109486. doi:10.1016/j.identj.2026.109486
  7. Liu HY, et al. Mobile AI-Assisted Oral Lesion Triage for Community Oral Cancer Screening: Prospective Field Evaluation Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2026;14:e101721. doi:10.2196/101721
  8. Schwärzler J, et al. From Diagnosis to Decision-Making: AI-Driven Triage of Oral Mucosal Lesions Detected on Intraoral Photographs. Aust Dent J. 2026 Oct 15. doi:10.1111/adj.70079
  9. Yeladandi M, Thirupambaram Nataraja Sundaram U, Muthukumaran D. A Cross-Sectional Study on Oral Potentially Malignant Disorders: Diagnostic Challenges in Early Detection of Dysplasia and the Role of Velscope. Cureus. 2024;16(9):e69542. doi:10.7759/cureus.69542
  10. Bhatia N, Matias MAT, Farah CS. Assessment of a decision making protocol to improve the efficacy of VELscope™ in general dental practice: a prospective evaluation. Oral Oncol. 2014;50(10):1012–1019. doi:10.1016/j.oraloncology.2014.07.002
  11. Li Y, Li Z, Wang W, Li K. Diagnostic efficacy of VELscope in oral potentially malignant disorders: a systematic review and meta-analysis. Front Oral Health. 2026;7:1811909. doi:10.3389/froh.2026.1811909
  12. American Dental Association. Living Evidence Informed Guideline on the Early Detection of Oral Squamous Cell Carcinoma and Potentially Malignant Disorders: Adjuncts to Determine the Need for Biopsy. 2026
  13. ナノオプテック有限会社. トランセントイメージ：蛍光画像による口腔健康診断
  14. 株式会社HITS PLAN. 蛍光観察装置「ORALOOK」
  15. フィード株式会社. FEED NOTE No.42 2021年12月～2022年1月号. p.35（PDFページ）、発行時（2021年12月）の販売価格
  16. VELscope Shop. The VELscope Mantis
  17. 厚生労働省. 令和8年度診療報酬改定について. 別表第二「歯科診療報酬点数表」p.68、76（J018、J200-4-4）. 2026
  18. 厚生労働省. 保険外併用療養費制度について

執筆・監修　中村 瞬
かわせみデンタルクリニック 院長 / 歯学博士（歯科麻酔学）/ 日本歯科麻酔学会 認定医
医療記事を数多く執筆。TV取材多数
医学的根拠（エビデンス）に基づく、正確で分かりやすい情報を患者目線でお届けします。

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