【厚生新報】MRIを撮ったときに現れることができる顎関節異常を選別するAIモデルが開発された。
延世大学歯科大学病院口腔内科パク・ヨンジョン教授と延世大学歯科大学口腔科学研究所チョン・ヒョジョン教授、延世大学人工知能融合大学ファン・ソンジェ教授、人工知能融合大学院修士課程チュ・ダユン研究員などが選別するAIモデルを開発したと19日明らかにした。
研究結果は国際学術誌「npjデジタルメディシン(npj Digital Medicine, IF 15.1)」に掲載された。
顎関節疾患は、食べ物を噛んだり話したりするときに使用される顎関節機能に影響を与える代表的な口腔悪顔疾患です。顎関節の痛みや口がよく広がらない症状、関節で鳴る音などで病院を訪れる患者が多い。
しかし、顎関節の位置異常や関節内部の炎症、関節液の過剰蓄積などの内部構造異常は、MRI（磁気共鳴映像）を通じてのみ正確に確認することができる。
問題は、MRI検査費の負担が大きく、アクセス性が低く、すべての患者に施行することが困難であることである。実際の診療では医療スタッフの経験に基づいてMRI検査の有無を決定することが多く、一部の患者は不要な検査を受けるか、逆に必要な検査が遅れることがある。
研究チームは、これらの問題を解決するために、歯科で最も一般的に撮影されるパノラマX線画像と患者の臨床情報を活用してMRI異常の可能性を予測するAIモデルを開発した。
研究チームは2021年1月から2023年12月まで延世大学歯科大学病院口腔内科に顎関節異常症状で来院した患者のうち、顎関節パノラマX-rayとMRIの両方を撮影した患者1355人を分析した。分析対象は合計2710個の顎関節であり、MRIの読取結果に基づいてAIモデルを学習し、性能を検証した。
また、口を多門状態と広げた状態で撮影したパノラマX-ray映像を一緒に活用し、顎関節の動きによる位置変化を反映した。人工知能が診断に重要な関節頭領域に集中するように設計した。
その結果、人工知能モデルは交差検証で精度指標（AUC）0.86、独立テストではAUC0.84の性能を示した。 AUCは値が1に近いほど予測精度が高い指標だ。これは、３次元ＭＲＩ撮影なしでパノラマＸ線と基本臨床情報だけで顎関節ＭＲＩ異常の可能性を意味的に予測できることを示している。
特にAIモデルが映像のどの部位を見て判断したかを視覚的に確認することができ、医療スタッフが結果を理解して活用しやすいという点も確認された。
パク・ヨンジョン教授は「今回の研究がＭＲＩに代わる技術というよりも、ＭＲＩが必要な患者を先に選別する新しい診療体系を提示したという点で意味が大きい」とし「これを通じて不要な精密検査を減らし診断遅延を減らすことができると期待される」と話した。
チョン・ヒョジョン教授は「精密検査中心の既存の診断方式から進み、選別検査と精密検査がつながる新しい顎関節診断アプローチを提示した研究」とし「ほとんどの歯科で撮影されるパノラマX-rayを活用して、実際の診療現場で適用可能性が大きい」と付け加えた。
今回の研究は延世大学歯科大学口腔科学研究所チョン・ヒョジョン教授と延世大学人工知能大学院修士課程チュ・ダユン研究員が共同第1著者として参加し、パク・ヨンジョン教授が教身著者に研究を導いた。
一方、研究チームは2024年、米国口腔顔面痛症学会(AAOP)学術大会で最優秀口演発表を受け、2025年欧州痛症学会(EFIC)学術大会でも研究成果を発表したことがある。
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