成人および小児歯科における人工知能：ナラティブ・レビュー

Artificial Intelligence in Adult and Pediatric Dentistry: A Narrative Review.

抄録

人工知能(AI)は近年、歯科臨床に導入され、かつてないスピードと人間に匹敵する精度で医療データを分析する専門家を支援している。AIの助けを借りて、歯科データベース、特にデンタルX線写真から意味のある情報を抽出し、機械学習（AIのサブセット）モデルを考案することができる。本研究では、口腔がん、幼児う蝕、乳歯の本数測定、歯周骨欠損、嚢胞、インプラント周囲炎、骨粗鬆症、小尖頭孔の位置特定、歯列矯正ランドマークの特定、顎関節症などの臨床状態を診断・支援できるモデルに焦点を当てている。著者らの目的は、いくつかの歯科サブ分野におけるAI技術の最先端の応用をレビューによって概説し、機械学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の有効性を、これまでのレビューでは軽視されていた小児症例などのさまざまなタイプの患者について議論することであった。彼らは、PubMed、Google Scholar、Scopus、Medlineで電子検索を行い、関連論文を探し出した。臨床医がAI技術を導入する際には、データ管理、限られた処理能力、偏った結果などの課題に直面するものの、診断コストや時間の削減、がんの早期発見など、肯定的な結果が観察されていると結論づけた。したがって、既存の合併症に対処するために、さらなる研究開発を検討すべきである。

Artificial intelligence (AI) has been recently introduced into clinical dentistry, and it has assisted professionals in analyzing medical data with unprecedented speed and an accuracy level comparable to humans. With the help of AI, meaningful information can be extracted from dental databases, especially dental radiographs, to devise machine learning (a subset of AI) models. This study focuses on models that can diagnose and assist with clinical conditions such as oral cancers, early childhood caries, deciduous teeth numbering, periodontal bone loss, cysts, peri-implantitis, osteoporosis, locating minor apical foramen, orthodontic landmark identification, temporomandibular joint disorders, and more. The aim of the authors was to outline by means of a review the state-of-the-art applications of AI technologies in several dental subfields and to discuss the efficacy of machine learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), among different types of patients, such as pediatric cases, that were neglected by previous reviews. They performed an electronic search in PubMed, Google Scholar, Scopus, and Medline to locate relevant articles. They concluded that even though clinicians encounter challenges in implementing AI technologies, such as data management, limited processing capabilities, and biased outcomes, they have observed positive results, such as decreased diagnosis costs and time, as well as early cancer detection. Thus, further research and development should be considered to address the existing complications.