人工知能ソフトウェアは、子供たちが言うように、潜在的に破壊的な次の産業、つまり歯科を見つけました。
カリフォルニア大学バークレー校とグライドウェル歯科研究所の研究者チームは、歯冠の新しいデザインを自動的に生成する生成的敵対的ネットワーク (GAN) を構築しました。
GAN は 2014 年以降かなり流行しています。ABC-GAN、CatGAN、DiscoGAN、MAD-GAN、S 2 GANなど、さまざまな GAN モデルには何百もの頭字語があります。
アラスカの歯科医がホバーボードに乗りながら患者の歯を抜く
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これらはすべて、生成器と識別器のネットワークが互いに競い合う構造になっています。生成器は入力された学習データをわずかに改変して不気味な偽のサンプルを生成し、識別器を騙して本物だと思わせようとします。識別器は、サンプルが本物か偽物かを判別しようとします。学習プロセスを通して、両方のネットワークは進化を続け、生成器はより本物らしいサンプルを生成して識別器を常に騙せるようになります。
興味深い技術ではあるものの、これまで実用化には至っていません。偽の顔が次々と変形したり、馬がシマウマに変身したりするのを見るのは楽しいですが、それほど実用的ではありません。
しかし、最近の論文で提案された新しいモデルは、将来、歯科医が実際の患者に使用することになるかもしれない。
基本的には、欠損歯のスキャンデータに基づいて、必要な新しいクラウンの形状を予測します。まず、欠損歯のある顎の片側をスキャンして2D画像を作成します。
次に、顎の反対側（下顎または上顎）もスキャンします。GANは欠損歯の隙間の距離を学習し、3Dで新しいクラウンデザインで埋めます。現在の設計では、1本の欠損歯しか処理できません。
1枚目の画像：歯が欠損した顎の写真。2枚目の画像：反対側の顎の写真。3枚目の画像：欠損歯の隙間距離のモデル。4枚目の画像：GAN設計のクラウン。画像提供：Hwang et al.
このGANモデルは、人気のpix2pixシステムに基づいています。pix2pixシステムは、任意の入力に基づいて対応する出力画像を生成するGANモデルです。pix2pixシステムは、GANがコンピュータの描画の空白部分を猫の画像で埋める人気のedges2catsモデルを生み出しました。ただし、ここでは猫ではなく、歯が表示されます。
「GANは、前例のない忠実度で非常に自然に見える画像を自動的に生成することができます」と、論文の共著者であり、グライドウェルの機械学習チームリーダーであるセルゲイ・アゼルニコフ氏は本日、The Registerに語った。
私たちは、GANを活用して高品質で自然な外観の歯科修復物を生成する独自のプロセスを開発しました。私たちの知る限り、この技術を製造の分野に導入したのは私たちが初めてです。
歯のモデルは、欠損歯のある顎と欠損歯のない顎の両方の画像 1,500 組でトレーニングされ、別の 1,570 組のスキャンが検証に使用され、残りの 243 組がテスト用に使用されました。
やったー！GANは実際に役に立つ
入れ歯の設計は簡単な作業ではありません。専門の歯科医はCADプログラムを用いて、あらかじめ用意されたテンプレートのカタログに基づいて基本的な設計を作成し、それを患者の口腔内にフィットするように微調整します。優れた入れ歯は、患者の噛みやすさだけでなく、審美性も考慮する必要があります。
「理想的なクラウンは、3Dモデル上で対向歯に食い込まず、かつ食べ物を引き裂いたり砕いたりする接触点を最小限に抑えるべきである」と論文は述べている。AIの設計は人間の技術者が作成したものと比較され、歯の表面をより詳細に再現することで、噛みやすく咀嚼しやすい溝をより多く形成し、明らかに人間の技術者を凌駕している。
グライドウェル・デンタル・ラボは現在、GANを実際の歯でどのように活用できるか検討している。アゼルニコフ氏はエル・レグ紙に対し、GANは社内で実際の歯を使ってテスト済みであり、同社は現在、南カリフォルニアの地元の医師数名と共同で臨床検証に取り組んでいると語った。
「当社の最新技術により、医師はより正確で一貫性のある結果を得られることが期待されており、それは最終的には患者にとってより良い結果を意味します」と彼は述べた。
「AIは近い将来、歯科医療に様々な形で大きな影響を与えると確信しています。医師が日常業務に費やす時間を短縮し、より多くの患者を効率的に診察できるようになるでしょう。」®
