う蝕検知時の歯科医師の視線に対する人工知能の影響：無作為化比較試験

Impact of Artificial Intelligence on Dentists' Gaze during Caries Detection: A Randomized Controlled Trial.

抄録

目的:

人工知能（AI）が歯科医師にどのような影響を与えるかを理解することを目的とし、咬合X線写真上の一次近心う蝕病変を検出するためにAIソフトウェアを使用する場合と使用しない場合の歯科医師の視線行動を比較した。

OBJECTIVES: We aimed to understand how artificial intelligence (AI) influences dentists by comparing their gaze behavior when using versus not using an AI software to detect primary proximal carious lesions on bitewing radiographs.

方法:

22名の歯科医師が中央値18枚の咬合採得画像を評価し、視線記録の質が低いデータを除外した結果、AIを使用していない歯科医師から170データセット、AIを使用した歯科医師から179データセットが得られた。最初の固視までの時間、固視回数、平均固視時間、固視頻度を両群間で比較した。解析は画像全体について行い、(1)う蝕病変および/または修復物の有無、(2)病変の深さ（E1/2：エナメル質外側/内側、D1-3：象牙質外側/内側1/3）で層別化した。また、歯科医師の視線の遷移パターンを試験群間で比較した。

METHODS: 22 dentists assessed a median of 18 bitewing images resulting in 170 datasets from dentists without AI and 179 datasets from dentists with AI, after excluding data with poor gaze recording quality. We compared time to first fixation, fixation count, average fixation duration, and fixation frequency between both trial groups. Analyses were performed for the entire image and stratified by (1) presence of carious lesions and/or restorations and (2) lesion depth (E1/2: outer/inner enamel; D1-3 outer-inner third of dentin). We also compared the transitional pattern of the dentists' gaze between the trial groups.

結果:

最初の固定までの時間の中央値は、AIを有する歯科医師とAIを有しない歯科医師では、すべての歯群においてp>0.05であったが、AIを有する歯科医師の方が短かった。AIを有する歯科医師は、AIを有しない歯科医師（中央値=47、IQR=19、100）と比較して、修復物のある歯でより多くの固視（中央値=68、IQR=31、116）を行ったが、p=0.01であった。また、平均固視時間は、AIを有する歯科医師の方がAIを有しない歯科医師よりもう蝕のある歯で長かったが、p>0.05であった。AIを有する歯科医師が採用した視覚的探索戦略は、AIを有しない歯科医師と比較して、側方歯牙移動の割合が低く、よりシステマティックではなかった。

RESULTS: Median time to first fixation was shorter in all groups of teeth for dentists with AI versus without AI, although p>0.05. Dentists with AI had more fixations (median=68, IQR=31, 116) on teeth with restorations compared to dentists without AI (median=47, IQR=19, 100), p=0.01. In turn, average fixation duration was longer on teeth with caries for the dentists with AI than those without AI; although p>0.05. The visual search strategy employed by dentists with AI was less systematic with a lower proportion of lateral tooth-wise transitions compared to dentists without AI.

結論:

AIを有する歯科医師は、AIを有しない歯科医師と比較して、う蝕および/または修復物に気づくまでの時間が短い、修復物がある歯でより多くの固定を行う、う蝕病変および/または修復物がない歯でより短い時間固定を行うなど、より効率的な視行動を行っていた。

CONCLUSIONS: Dentists with AI exhibited more efficient viewing behavior compared to dentists without AI, e.g., lesser time taken to notice caries and/or restorations, more fixations on teeth with restorations, and fixating for shorter durations on teeth without carious lesions and/or restorations.

臨床的意義:

AIが生成したう蝕病巣の注釈を使用しているときの歯科医師の視線パターンの分析は、AIが歯科画像のデータ抽出方法にどのような影響を与えているかを示している。このような洞察は、AIベースの診断ツールを改善し、さらにはカスタマイズするために利用することができ、その結果、歯科医師の余計な注意処理を減らし、他の画像領域のより詳細な検査を可能にする。

CLINICAL SIGNIFICANCE: Analysis of dentists' gaze patterns while using AI-generated annotations of carious lesions demonstrates how AI influences their data extraction methods for dental images. Such insights can be exploited to improve, and even customize, AI-based diagnostic tools, thus reducing the dentists' extraneous attentional processing and allowing for more thorough examination of other image areas.