舌診は舌特徴を捉え,簡便かつ非侵襲的に健康状態を把握する診断法であるが,医師の主観や経験に依存するため,定量化が求められている.本研究ではドライマウスや口腔疾患を誘発するシェーグレン症候群(SS)について,診断支援を目的に舌画像に基づく解析を行った.SS患者19名を含む,計60名において舌画像を取得した.舌形状規格化のため,舌を5角形に近似し同一の解析領域を指定した.舌色をCIELAB空間で取得しSupport Vector Machine,Random Forest,Logistic Regressionを訓練した.SVMが最も高い性能を示し,交差検証における平均精度71.3%,感度57.5%,特異度78.1%となった.本手法は現行の診断基準の一つである唾液量検査と比較し同等の診断性能を示しており,衛生面と簡便性において優位であるため,コロナ禍に適した新たな診断法となることが示唆された.(著者抄録)