AI を使用して検出された歯周炎を伴う歯髄炎のある臼歯と歯周炎のない臼歯の歯髄切除の成功

歯髄は、さまざまな熱的刺激、外傷的刺激、微生物的刺激、および化学的刺激の影響を受けやすい、独特で複雑な実体を構成しています。 (1) その結果、象牙質 - 歯髄複合体は高度な免疫応答を経験し、局所レベルで免疫細胞の補充と歯髄細胞の炎症を引き起こします。 (2,3,4) 歴史的に、不可逆的な歯髄炎の場合、歯髄には回復能力が欠けているという考えに基づいて、根管治療 (RCT) が従来推奨されてきました。 (5,6)

バイタル歯髄療法 (VPT) は、感染した歯髄組織を除去した後、生理活性物質で歯髄創傷を密閉することを目的とした、低侵襲対策に焦点を当てたアプローチです。 (7,8) VPT に関連する処置には、直接および間接的な覆髄術、部分抜髄術、および完全抜髄術が含まれます。 (9) 通常、VPT 介入は、乳歯と成人の未熟な歯の両方の根髄を保護するために実行されます。 (10,11) 2021 年に米国歯内療法学会 (AAE) と 2019 年に欧州歯内療法学会 (ESE) が発表した見解表明によれば、完全および部分抜歯は根管治療の有望かつより保守的な代替手段として浮上しています。不可逆的な歯髄炎や虫歯が露出した歯髄に悩まされている成熟した永久歯を管理するため。 (10,12) 不可逆的な歯髄炎を伴う成熟永久臼歯を管理するために完全な歯髄切除を行うと非常に効果があることが多くの研究で示されているため、これは文献によっても裏付けられています。 (30,31,32,33)

完全な歯髄切除術では、冠状歯髄組織を完全に除去し、続いて根管開口部の残りの組織に生体材料を適用します。 (12) 歯髄切除の利用により、歯髄の機械受容体が、一次および二次象牙質の形成を含む防御機能および発達機能とともに保存されます。(12) さらに、歯髄切除術は、根管治療と比較して、時間がかからず、侵襲性が低く、複雑さが少ないという特徴があります。 過去 20 年にわたり、歯髄切除術が成熟した永久歯の不可逆的な歯髄炎を管理するための根管治療の効果的な代替手段として機能できることが、数多くの研究で示されてきました (13,14)。

AAE 分類は、歯髄炎を可逆性と不可逆性のカテゴリーに単純化します。 しかし、組織学的証拠では修復不可能の明確な境界が示されていないため、「不可逆的」という用語には疑問があります。 2017 年に、Wolters ら (15) によって提案された新しい分類では、「不可逆的」という用語が削除され、症状が VPT 管理戦略に関連付けられました。 2021 年に Careddu と Duncan が行ったその後の研究では、部分抜髄術における新しい分類の潜在的な予後上の利点が裏付けられました。

ウォルターの分類では主に次のような権利が与えられます。

1. 初期歯髄炎:

   コールドテストに対する反応が亢進しているが、持続期間は長くなく、打診に対する反応が鈍くなり、自発痛が存在しない。 (15)

2. 軽度の歯髄炎:

   冷たさ、暖かさ、甘い刺激に対する反応が強化され、延長され、最大 20 秒間続き、打楽器に敏感になる可能性があります。組織学的に、これは歯冠歯髄に限定された限定的な局所炎症を示唆しています。 (15)

3. 中等度の歯髄炎:

   明らかな症状、数分間続くこともある寒さに対する強く、高まった、長期にわたる反応、潜在的に打診に敏感な、鎮痛剤で部分的または完全に軽減できる自発的な鈍痛。 組織学的に、これは歯冠歯髄に限定された広範な局所炎症を示しています。 (15)

4. 重度の歯髄炎:

重度の自発痛と、温冷刺激に対する明確な痛み反応があり、しばしば鋭い痛みからズキズキする痛みがあり、睡眠困難を引き起こします（横になると悪化します）。 接触や打楽器に対する歯の過敏症が顕著です。 組織学的に、これは歯冠髄に広範な局所炎症があり、おそらく根管にまで広がっていることを示唆しています。 (15)

Wolterらは、初期および軽度の歯髄炎には間接的な歯髄療法のみが必要であると指摘した。 (15)

従来、根尖周囲の X 線透過性のある歯には、壊死した感染した歯髄腔があるという仮説が立てられていました。 したがって、これらの歯には根管治療が最適な治療法でした(2)。 しかし、根尖周囲の X 線透過性が大きい場合でも、歯根歯髄組織の一部はその活力を維持できることが証明されました (3)。 これは、根尖性歯周炎の場合、歯髄露出後に重要な歯髄組織が明らかであれば、歯髄切除術が根管治療に代わる実行可能な治療法となり得ることを示唆しています (4)。

2018 年に、Taha ら。 Biodentine を使用して、成熟した永久歯の完全な歯髄切除の結果を評価することを目的としました。 症例のうち 8 例は術前に根尖周囲希薄化を示し、そのうち 7 例は根尖周囲インデックススコアの改善を示しました。 同様に、2016 年のランダム化臨床試験では、術前に根尖周囲 X 線透過性が認められた 7 例すべてが、研究終了時に病変が完全に消失したことが示されました。(5) 他の初期の研究でも、根尖周囲病変を伴う症例における歯髄切除術の成功が報告されています。 (34、35、36) しかし、根尖 X 線透過性のある歯における歯髄切除の予測可能性を判断し、これらの症例で負の予後因子として機能する可能性のある特徴を検出するために、さらなる研究の必要性が高まっています (4)。

2013年、米国歯内療法医協会は、根尖周囲状態の診断を正常な根尖組織、症候性根尖性歯周炎、無症候性根尖性歯周炎、慢性根尖膿瘍、急性根尖膿瘍、および凝縮性骨炎に分類しました。 「根尖性歯周炎」という用語は、根尖性歯周組織が炎症を起こしていることを示します。 症候性の根尖性歯周炎では、歯は触診、打診、咬傷に対して痛みを感じます。 X 線撮影では、根尖周囲疾患の段階に応じて、歯は正常な歯周組織または根尖周囲の X 線透過性を示すことがあります。 一方、無症候性の根尖性歯周炎のある歯は、触診や打診で痛みを示さず、X 線写真では根尖周囲の X 線透過性が認められます (1)。

X 線撮影による根尖性歯周炎の検出の有効性は、術者の熟練度に左右されることはよく知られています (16)。 したがって、根尖周囲の X 線透過性を正確に診断できる人工知能 (AI) ベースのソフトウェア ソリューションを開発または採用することが不可欠になっています。 人工知能 (AI) は、人間の知能を模倣し、特定の課題に対処するように設計されています。 AI は、提供された情報から学習して予測を行うアルゴリズムの作成に貢献します。 AI のサブセットである機械学習は、データに基づいてアルゴリズムを構築します。(17) 最も初期の AI アルゴリズムにはニューラル ネットワーク (NN) がありました。 深層学習ニューラル ネットワークは複数の層を持つ複雑な構造ですが、浅い学習ニューラル ネットワークは層が少なく単純です。 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、主に複雑な画像の分析に使用されます。(17)

AI テクノロジーは、機械が人間の知能をエミュレートし、より標準化された結果の提供を容易にするというニーズへの対応として生まれました。(18) たとえば、医療分野における AI 対応のイメージング アプリケーションは、自律的な物体検出および画像分類機能を備えており、病状の診断 (19)、放射線データの解釈 (20)、皮膚病状の評価 (21) において顕著な精度と有望性が実証されている多くの研究により、 。

歯科の観点から見ると、AI アプリケーションは診断、意思決定支援、治療計画、予後予測を含むいくつかの領域に階層化できますが、特に診断機能が顕著です。 AI は診断の精度と効率を向上させ、それによってコンピューター化された意思決定支援システムへの依存度が高まっている歯科医の専門的負担を軽減する準備が整っています。(18)

歯内療法の分野では、Anita Aminoshariae らは 2021 年に、AI が現在、根尖周囲病変、歯冠および歯根の骨折、作動長の決定、さらには根管と根管システムの形態の検出を支援できると述べました (23)。 2022 年の Agata Ossowska らによる系統的レビューでは、AI は一部の治療で歯髄幹細胞が生存する能力の予測や、失敗した根管治療 (RCT) の再治療の成功予測にも使用できると結論付けています。 24) ただし、AI は病変を過剰に検出する傾向があり、人間のオペレーターは病変を過小検出する傾向があることに注意することが重要です (22)。

Duncan らは 2022 年に、2 次元 X 線よりも根尖周囲病変をより正確に検出できる CBCT の使用を推奨しました。(4) 2023 年の Issa らによる別のレビューでは、AI は人間による観察では検出できない複雑なパターンと属性を検出できる能力により、根尖周囲 X 線写真内の根尖性歯周炎の検出において並外れたレベルの精度を示しました (6)。

これにより、歯科専門家にとって効率的な補助診断機器として位置付けられ、同時に臨床上の負担が軽減され、標準治療が向上します (6)。

この研究の主な目的は、根尖性歯周炎のない中等度の歯髄炎の症例と、AI で検出された根尖性歯周炎のある重度の歯髄炎の症例を比較することです。 さらに、この研究は、X線写真から根尖性歯周炎を特定する新しいAI技術の精度を評価し、成熟した永久臼歯の全摘出を検討する際の意思決定プロセスにおける信頼できる補助ツールとしてのAIの有用性との相関関係を確立することを目的としている。

Duncanらの論文では、根尖周囲のX線透過性が大きい場合でも、歯根歯髄組織の一部は活力を維持できることが証明されているが、重度の不可逆的な症例の成功率を評価するにはさらなる臨床研究が必要であるとしている。根尖性歯周炎を伴う歯髄炎。

Anita Aminoshariae らによって行われた研究では、AI が根尖周囲病変を正確に検出できることが報告されています。 しかし、Cantuらによる別の研究では、AIは一般に病変を過剰検出する傾向があると報告されている。 したがって、AI の所見とオペレーターの X 線撮影の観察を比較することが不可欠です。