パノラマX線写真における第三大臼歯評価のためのChatGPT-4およびMicrosoft Copilotの評価

科学分野:

• 歯学
• 人工知能
• 放射線学

背景:

• パノラマX線撮影は、第三大臼歯（親知らず）の位置の評価に不可欠です。
• AIチャットボットは医療画像分析のためにますます探求されていますが、その診断精度は厳密な評価が必要です。
• 第三大臼歯の正確な特定と分類は、治療計画と外科的リスク評価に不可欠です。

研究 の 目的:

• パノラマX線写真における第三大臼歯の位置の特定と分類におけるChatGPT-4およびMicrosoft Copilotのパフォーマンスを評価すること。
• これらのAIチャットボットの精度を、特定のX線写真パラメータにおいて人間の検査者と比較すること。
• 歯科画像タスクにおけるチャットボットのパフォーマンスにおけるAIの幻覚を含む、潜在的な限界と不正確さを特定すること。

主な方法:

• 100枚のパノラマX線写真から114本の第三大臼歯を分析しました。
• 2つのAIチャットボット（ChatGPT-4、Microsoft Copilot）と3人の人間の検査者が、歯の存在、方向、骨への埋伏、大臼歯と下顎枝の間のスペース、および解剖学的構造への近接性を評価しました。
• AIによって生成されたキーワードは、検査者の合意と比較して精度（0、0.5、または1）で採点されました。

主要な成果:

• 両方のAIチャットボットは低い全体的なパフォーマンススコアを示しました（ChatGPT-4：0.22、SD=0.42；Microsoft Copilot：0.28、SD=0.46）。
• Microsoft Copilotは、下顎第二大臼歯と下顎枝の間のスペースの評価において、ChatGPT-4よりも統計的に有意な利点を示しました（p < 0.05）。
• 両方のAIモデルは、存在しない歯の特定などの幻覚と、評価されたすべてのパラメータにわたる一般的に低い精度を示しました。

結論:

• 現在のAIチャットボット（ChatGPT-4、Microsoft Copilot）は、パノラマX線写真における第三大臼歯の位置を正確に特定および分類する上で、一般的に低いパフォーマンスを示しています。
• 観察された不正確さと幻覚は、これらのAIツールが臨床的な歯科X線写真の解釈にはまだ信頼できないことを示唆しています。
• AIチャットボットが第三大臼歯の画像分析を支援するために使用できるようになる前に、さらなる開発と検証が必要です。