歯科医が見つけにくい歯の問題を解決するのに AI がどのように役立つか
ヘルスケアはデジタル革命の真っ只中にあります。患者はすでに電子記録管理やデジタル CT スキャンや MRI スキャンに慣れており、肺がんやその他のがんを診断するためにコンピュータ ビジョンや人工知能 (AI) を使用している患者もいます。
人工知能は私たちの生活に新しく、より直接的な印象をもたらす準備ができていますが、日常生活において最も重要なのは歯科です。おそらく人々は、コンピュータの驚くべき能力、つまり日常的な歯科用 X 線レポートを人間よりも正確に表示し解釈する能力を初めて経験するでしょう。
ウエストハリウッドの新興企業パールは、歯科画像に人工知能を提供して診断を支援します。同社は今年3月にFDAの承認を取得しており、歯科用AIの承認を取得した最初の企業の1つである。
この承認により、全米の診療所での使用への道が開かれます。
「これはまさに歯科業界初です」とパール社の共同創設者兼 CEO のオフィル・タンツ氏は述べています。 「しかし、当社は世界 50 か国で同様の規制当局の承認を得ています。」
歯科における人工知能の重要性
歯科は人工知能の機能をうまく活用できます。歯医者に行く人は誰でも時々 X 線写真を撮ります。そのため、おそらく他の種類の病気よりもはるかに多くの歯科用 X 線写真が存在します。人間の専門家によって注釈が付けられたこれらの X 線写真画像は、健康な歯と不健康な歯がどのようなものであるか、またその違いを認識する方法を AI システムに教えるために使用されます。
Second Opinion は、機械学習と AI を使用して歯科医が健康な歯の問題を検出できるようにするために、2019 年に設立された歯科スタートアップである Pearl によって作成された AI 検出プラットフォームです。このスタートアップは、2019年にCraft Venturesとサンタモニカに拠点を置くCrosscut VenturesからシリーズA資金調達で1100万ドルを調達した。
セカンドオピニオンを作成するために、パールは歯科医院や学術機関から 1 億枚を超える歯科用 X 線写真を収集しました。 AI プラットフォームは、X 線写真で見つかった違いを指摘し、患者のコミュニケーション ツールとしても機能するため、歯科医は患者の歯のさまざまなモデルを見せて、問題のある領域を正確に指摘できます。
「これはすぐに[歯科]カテゴリの基盤になると思います。そして、実際に他の医療分野のモデルになるでしょう。真に実証可能な方法で人工知能を大規模に導入し導入する方法これは治療標準を向上させる究極の利点と可能性です」と、Pearl の創設者兼 CEO の Ophir Tanz 氏は述べています。
Pearl のソフトウェア プラットフォームはクラウド サービスとして利用可能で、歯科医は X 線のリアルタイム スクリーニングを実行できます。その後、歯科医は AI の結果をレビューして患者と共有し、診断と治療計画について歯科医と患者の間で十分な情報に基づいた議論を促進することができます。
Pearl が開発した NVIDIA GPU を利用した畳み込みニューラル ネットワークは、舞台裏で虫歯だけでなく、歯冠のひび割れや根管治療を必要とする歯根膿瘍など、他の多くの歯の問題も発見できます。
Pearl の AI は歯科治療の結果をもたらします。この新興企業の FDA 申請によると、Pearl AI は通常の歯科医よりも平均して 36% 多くの病状やその他の歯の問題を発見できることが示されています。 「歯科では病理欠損が非常に一般的かつ日常的であるため、これは重要です」とタンツ氏は述べた。
同社の製品には、歯科医院が患者データに対して人工知能を実行して、見逃している診断や治療の機会を発見できるようにする Practice Intelligence が含まれています。 Pearl Protect は歯科保険の詐欺、浪費、乱用のスクリーニングに役立ち、Claim Review は自動請求チェックを提供します。
人工知能の背後にある鍵
Pearl の創設者は、歯科医院で一般的なさまざまな症状に合わせて独自の CNN モデルをトレーニングするために、100 万枚を超える画像にラベルを付けました。モデルは NVIDIA V100 Tensor コアで実行されますクラウド内の GPU で問題を特定します。これに先立って、彼らはローカルの NVIDIA を搭載したワークステーションでプロトタイプを作成しました。
推論はクラウドベースの GPU で行われ、Pearl のシステムは歯科医のリアルタイムおよび過去の放射線データと同期します。 「歯科業界は依然としてクラウドへの移行の途上にありますが、現在私たちは人工知能をクラウドに導入しています。私たちは歯科医療を未来に導くテクノロジーの波を表しています」とタンツ氏は述べた。
FDAの承認を得るのは簡単ではない、と彼は語った。それには大規模な臨床試験を完了する必要があります。パール氏は、それぞれ数千枚のX線写真と80人以上の専門歯科医と放射線科医が関与した4件の研究を提出した。
「当社は、AI を活用した方法で歯科医院で病理を診断し、病気を検出できる世界で唯一の企業です。」と彼は言いました。 「私たちはより包括的な診断を推進しており、これは一般開業医にとって診断補助となります。」
医師と患者の関係を促進する
歯科医は を検査し、問題があれば遠慮なく指摘してください。 。経験豊富な歯科医であっても、ほとんどの治療計画の基礎となるグレースケール画像を理解することは困難な場合があり、患者にとっては、健康な歯の構造と不健康な歯の構造を区別する X 線の不鮮明なグレードを理解することはさらに困難です。
しかし、AI 支援画像を使用すると、歯科医はわかりやすい境界ボックスを使用して懸念領域の概要を示すことができます。これにより、患者は X 線写真で何が起こっているのかをより明確に理解しながら、治療計画にしっかりとした根拠が確保されます。
「高度に視覚的なディスカッションを行い、患者に視覚的な物語を描くことで、患者は自分の口の中で何が起こっているのかを本当に理解し始めることができます」とタンツ博士は言います。
以上が歯科医が見つけにくい歯の問題を解決するのに AI がどのように役立つかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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