人工知能を用いた下顎第3大臼歯萌出予知のレントゲン撮影による後ろ向き縦断的評価

A retrospective longitudinal assessment of artificial intelligence-assisted radiographic prediction of lower third molar eruption.

抄録

下顎第3大臼歯の萌出予知は、適時抜歯を行うために極めて重要である。したがって、本研究の第一の目的は、人工知能（AI）ツールの支援による下顎第三大臼歯の萌出とその直立の予測を調査することであった。第二の目的は、完全に萌出した下顎第三大臼歯の発生率と衛生的な清掃性を明らかにすることである。パノラマX線写真を2回撮影した患者771人を対象とし、1回目の撮影は8～15歳（T1）、2回目の撮影は16～23歳（T2）とした。第3大臼歯の萌出予測モデルは、完全萌出に達した歯が少なかったため得られなかった。しかし、T2におけるuprighting modelでは、十分なretromolar spaceがある症例では、初期angleが32°未満であればuprightingが予測された。13.9％の歯で完全萌出が観察され、衛生的な清掃性を示したのは1.7％のみであった。第3大臼歯の直立萌出の予測モデルは、直立萌出に失敗した第3大臼歯を抜歯する際の意思決定プロセスにおいて、臨床医を導く貴重な補助となり得る。さらに、衛生的な清掃性を有する完全萌出臼歯の発生率が低いことから、臨床医は予防的抜歯を選択する可能性があることが示唆された。

Prediction of lower third molar eruption is crucial for its timely extraction. Therefore, the primary aim of this study was to investigate the prediction of lower third molar eruption and its uprighting with the assistance of an artificial intelligence (AI) tool. The secondary aim was identifying the incidence of fully erupted lower third molars with hygienic cleansability. In total, 771 patients having two panoramic radiographs were recruited, where the first radiograph was acquired at 8-15 years of age (T1) and the second acquisition was between 16 and 23 years (T2). The predictive model for third molar eruption could not be obtained as few teeth reached full eruption. However, uprighting model at T2 showed that in cases with sufficient retromolar space, an initial angulation of < 32° predicted uprighting. Full eruption was observed for 13.9% of the teeth, and only 1.7% showed hygienic cleansability. The predictions model of third molar uprighting could act as a valuable aid for guiding a clinician with the decision-making process of extracting third molars which fail to erupt in an upright fashion. In addition, a low incidence of fully erupted molars with hygienic cleansability suggest that a clinician might opt for prophylactic extraction.