半自律的AIシステムを用いたインドの歯科患者における再診の重要性の促進

Promoting the Importance of Recall Visits Among Dental Patients in India Using a Semi-Autonomous AI System.

抄録

インドのような多くの発展途上国では、良好な口腔衛生の重要性に関する一般的な認識が広く欠如しているため、歯科患者は口腔衛生を軽視し、多くの長期的な疾患を引き起こしている。私たちは、定期的な歯科検診と口腔ケアが全身の健康にとっていかに本質的なものであるかを患者に説明することで、その意義を促進するアプリケーションを開発しました。このアプリケーションは、患者の病歴に応じて、公表されている科学的研究から関連する健康情報を抽出し、指導歯科医の判断で患者と共有することで、患者がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにするものである。我々は、我々の半自律的機械学習ベースのソリューションの詳細な概要を、我々のアプリケーションの設計、開発、および実世界展開に関わる複雑な課題とともに紹介する。最後に、我々の提案するソリューションの有用性を評価するために、インドで2年間にわたり224人の歯科患者を対象に無作為化並行群間研究を実施した。その結果、我々のアプリケーションは、患者のリコール率を21.1%から37.8%に改善した（p値=0.024）。

In many developing countries like India, there is a widespread lack of general awareness about the importance of good oral health, which causes dental patients to neglect their oral hygiene, thus precipitating many long-term ailments. We developed an application that promotes the significance of regular dental checkups and oral health care by explaining to patients how these are intrinsic to overall health. Our application, in essence, extracts relevant health information from published scientific studies according to a patient's medical history and shares it with the patient at the discretion of the supervising dentist, thereby empowering patients to make more informed decisions. We present a detailed overview of our semi- autonomous machine learning-based solution, along with the complex challenges involved in the design, development, and real-world deployment of our application. Finally, we conducted a randomized parallel-group study in India with 224 dental patients over two years to assess the utility of our proposed solution. Results show our application improved the patient recall rate from 21.1% to 37.8% (p-value = 0.024).