AIベースのチャットボットがインプラント患者管理に与える影響：無作為化比較試験

理論的背景：

歯科インプラント治療は非常に成功していますが、主に不適切なプラークコントロールが原因で発生するインプラント周囲疾患は、インプラント失敗の主要な原因となっています。 口頭での指示や印刷物などの従来の口腔衛生教育方法では、患者の長期的な遵守を確保できないことが多いです。 大規模言語モデルを搭載した人工知能（AI）ベースのチャットボットは、患者に継続的で個別化された教育とモチベーションを提供する新しい方法を提供します。 その潜在能力は矯正歯科分野で探求されていますが、インプラント周囲メンテナンスにおける役割についてはほとんど知られていません。

研究目的：

この無作為化比較臨床試験では、歯科専門家によって開発されたAIベースのチャットボットが、従来の教育方法と比較して口腔衛生遵守およびインプラント周囲の健康を改善できるかどうかを調査します。

研究デザイン：

合計110名の参加者が、2024年6月から2025年6月までイタリア・カターニアの私立歯科医院で登録されました。 本研究は地域倫理委員会（プロトコルID：60/2024/CL-PAR）によって承認され、ヘルシンキ宣言（2016年改訂版）に従って実施されました。 適格な参加者は成人（18歳以上）、全身的に健康または管理された状態で、定期的な歯周支持療法を受けており、少なくとも1つの骨統合インプラントを有していることが条件でした。 除外基準には、活動性歯周疾患、重度の喫煙、全身性免疫抑制、妊娠が含まれました。

介入：

参加者は無作為に2つのグループに割り当てられました：

チャットボットグループ：インプラントメンテナンス用に特別に開発されたAIベースのチャットボットを通じて口腔衛生教育とモチベーションサポートを受けました。

対照グループ：印刷物と歯科衛生士とのセッションを通じて標準的な口腔衛生指導を受けました。

研究終了後、チャットボットは対照グループにも提供されました。

評価項目：

主要評価項目は、インプラント部位におけるプラーク指数（PI）でした。 二次評価項目には、プロービング時の出血（BOP）、排膿（SUP）、プロービングポケット深さ（PPD）、およびX線画像上の辺縁骨吸収（MBL）が含まれました。

期待される影響：

本研究は、患者の遵守、プラークコントロール、およびインプラント周囲の健康を改善するための補完的戦略として、AIベースの教育ツールの使用を検証することを目的としています。 研究結果は、AIチャットボットを臨床歯科診療および患者教育プログラムに安全かつ効果的に統合することを支持する可能性があります。