歯科および顎顔面放射線科における人工知能アプリケーションの使用と性能。システマティックレビュー

The use and performance of artificial intelligence applications in dental and maxillofacial radiology: A systematic review.

• Kuofeng Hung
• Carla Montalvao
• Ray Tanaka
• Taisuke Kawai
• Michael M Bornstein

抄録

目的:

歯科・顎顔面放射線科（DMFR）における人工知能（AI）の現在の臨床応用と診断性能を調査する。

OBJECTIVES: To investigate the current clinical applications and diagnostic performance of artificial intelligence (AI) in dental and maxillofacial radiology (DMFR).

方法:

AI モデルの開発や実装に DMFR 関連のアプリケーションを利用した研究を、DMFR 分野の 5 つの電子データベースと 4 つのコアジャーナルで検索した。QUADAS-2に基づいてカスタマイズされた評価基準を用いて、研究の質の分析を行った。

METHODS: Studies using applications related to DMFR to develop or implement AI models were sought by searching five electronic databases and four selected core journals in the field of DMFR. The customized assessment criteria based on QUADAS-2 were adapted for quality analysis of the studies included.

結果:

最初の電子検索では1862件のタイトルが検索され、最終的に50件の研究が含まれた。ほとんどの研究では、セファロランドマークの自動定位、骨粗鬆症の診断、顎顔面嚢胞や腫瘍の分類・セグメンテーション、歯周炎・歯周病の同定などのAIアプリケーションに焦点が当てられていた。AIモデルの性能はアルゴリズムによって異なる。

RESULTS: The initial electronic search yielded 1862 titles, and 50 studies were eventually included. Most studies focused on AI applications for an automated localization of cephalometric landmarks, diagnosis of osteoporosis, classification/segmentation of maxillofacial cysts and/or tumors, and identification of periodontitis/periapical disease. The performance of AI models varies among different algorithms.

結論:

本研究で提案されたAIモデルは、DMFRにおける幅広い臨床応用を示した。しかし、これらのモデルを臨床に適用する前に、AIモデルの信頼性と適用性をさらに検証する必要がある。

CONCLUSION: The AI models proposed in the studies included exhibited wide clinical applications in DMFR. Nevertheless, it is still necessary to further verify the reliability and applicability of the AI models prior to transferring these models into clinical practice.