歯科インプラントの生存率を予測するための患者の統計的要因を分析するニューラルネットワークシステム

Neural network system for analyzing statistical factors of patients for predicting the survival of dental implants.

抄録

インプラントは現在、欠損した歯や損傷した歯を補うための標準的な方法である。インプラントの製造技術が向上し、インプラント埋入手術の診断、計画、実施のための新しいプロトコルが導入されたにもかかわらず、術後早期の合併症の割合は依然としてかなり高い。この点から、一本のインプラントの生存の成功を予測するために、患者の状態を事前に評価する新しい方法を開発する必要性があります。人工知能技術の集中的な発展と分析可能なデジタル情報量の増加により、補助的な診断や予測のためのニューラルネットワークに基づくシステムの開発が適切であると考えられるようになりました。歯科インプラント分野の人工知能に基づくシステムは、数学的な意思決定と予測に基づくセカンドオピニオンを形成する方法の1つになり得ます。特定の症例の実際の臨床評価とさらなる治療は歯科医師が行うが、AIベースのシステムは追加診断の不可欠な部分となり得る。本稿では、患者の様々な統計情報を分析し、単一インプラントの生存の成功を予測するための人工知能システムを提案する。ニューラルネットワークのトポロジーとして、最も最適なリニアニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。統計データの前処理方法として、ワンホットエンコーディング法を用いた。提案システムの新規性は、収集されデジタル化された様々な患者要因のデータベースを、症例の記述に基づいて認識するように設計された、開発された最適なニューラルネットワークアーキテクチャにある。提案システムにおいて、単一インプラントの成功を予測するための患者の統計的要因の認識精度は94.48%であった。提案したニューラルネットワークシステムでは、多数の患者統計的要因を解析することにより、類似のニューラルネットワーク予測システムよりも高い認識精度を達成することが可能となった。人工知能に基づく提案システムを使用することで、インプラント医は、装着の品質やインプラントのさらなる生存に影響を与える重要でない要因に注意を払い、治療のあらゆる段階での合併症の割合を減らすことができるようになります。しかし、開発されたシステムは医療機器ではないため、患者を独自に診断することはできません。現時点では、患者の統計的要因を分析するニューラルネットワークシステムは、1回の歯科インプラント手術の結果の良し悪しを予測するものであり、医療の意思決定を支援する本格的なツールとして使用することはできません。

Implants are now the standard method of replacing missing or damaged teeth. Despite the improving technologies for the manufacture of implants and the introduction of new protocols for diagnosing, planning, and performing implant placement operations, the percentage of complications in the early postoperative period remains quite high. In this regard, there is a need to develop new methods for preliminary assessment of the patient's condition to predict the success of single implant survival. The intensive development of artificial intelligence technologies and the increase in the amount of digital information that is available for analysis make it relevant to develop systems based on neural networks for auxiliary diagnostics and forecasting. Systems based on artificial intelligence in the field of dental implantology can become one of the methods for forming a second opinion based on mathematical decision making and forecasting. The actual clinical evaluation of a particular case and further treatment are carried out by the dentist, and AI-based systems can become an integral part of additional diagnostics. The article proposes an artificial intelligence system for analyzing various patient statistics to predict the success of single implant survival. As the topology of the neural network, the most optimal linear neural network architectures were developed. The one-hot encoding method was used as a preprocessing method for statistical data. The novelty of the proposed system lies in the developed optimal neural network architecture designed to recognize the collected and digitized database of various patient factors based on the description of the case histories. The accuracy of recognition of statistical factors of patients for predicting the success of single implants in the proposed system was 94.48%. The proposed neural network system makes it possible to achieve higher recognition accuracy than similar neural network prediction systems due to the analysis of a large number of statistical factors of patients. The use of the proposed system based on artificial intelligence will allow the implantologist to pay attention to the insignificant factors affecting the quality of the installation and the further survival of the implant, and reduce the percentage of complications at all stages of treatment. However, the developed system is not a medical device and cannot independently diagnose patients. At this point, the neural network system for analyzing the statistical factors of patients can predict a positive or negative outcome of a single dental implant operation and cannot be used as a full-fledged tool for supporting medical decision-making.