AIモデルがう蝕（虫歯）リスク予測に活用される
ニューヨーク大学（NYU）とサンタマリア連邦大学の共同研究により、人工知能（AI）モデルが開発され、う蝕（虫歯）リスクの高い患者を予測することが可能になりました。ブラジルの約24,000人の患者データを用いて、年齢層別のう蝕リスクと重症度を予測する機械学習モデルが作成されました。AIアルゴリズムを用いることで、研究者らは複雑な大規模データセットから、従来特定が困難であったパターンを発見することができました。
主なリスク因子と保護因子
最も強いリスクシグナル: 「富」と「世帯密度」
非白人グループ: 年齢を問わずう蝕リスクが高い
保護因子: 「民間歯科保険」と「最近の歯科受診」
水道水フッ素化: 強力な予測因子。フッ素化されていない地域では12歳児の62.5%が虫歯を有していたのに対し、フッ素化されている地域では35.5%であった。
AIの貢献と今後の展望
研究者らは、AIが異なる要因の相対的寄与を評価することで、年齢層別のう蝕リスクと重症度を正確に予測できることを発見しました。NYU歯学部のFernando Neves Hugo氏は、AIの出現が「公衆衛生監視とリスク層別化、特に世界的な虫歯の負担に対処するための変革的な機会を提供する」と述べ、これらのツールが「リソースをターゲット化し、最も恩恵を受ける特定のグループに予防ケアを提供するのに役立つ」と強調しています。
ブラジルの2023年国民口腔保健調査データに基づいたこのモデルは、他の中所得国にも適用可能であると研究者らは指摘していますが、地域ごとのアクセス状況によりう蝕発生につながる要因は変化する可能性があります。Hugo氏らは、米国データを用いた同様の研究を計画しており、「より的を絞ったアプローチはリソースの最適化に役立つ」と付け加えています。この研究は10月にCaries Researchで発表されました。