う蝕の診断に対する深層学習システムの有用性を検証した。下顎大臼歯のう蝕を疑い実際に治療を行った55症例と明らかにう蝕があると判断した25症例、計80歯(う蝕(+)群、男性45症例、女性35症例、平均42.4歳)の口内法エックス線画像を対象とした。また、明らかにう蝕がなく健全歯と判断した下顎大臼歯80歯(男性48症例、女性32症例、平均49.6歳)を選択し、う蝕(-)群とした。深層学習システムは動作システムとしてUbuntu ver.16.04.2とGPUとしてNVIDIA GeForce GXT 1080Tiを使用して構築した。深層学習システムによる2回の判定結果は真陽性130/160歯、真陰性109/160歯、偽陽性51/160歯、偽陰性30/160歯であり、感度81.3%、特異度68.1%、正診率74.7%、AUC 0.80であった。本研究の条件下では深層学習システムは診断支援として十分とは言えないが、今後症例を増やすことで期待できることが明らかとなった。