全身疾患を有する患者の歯内療法における臨床的意思決定精度：異なる人工知能モデルを用いた比較分析

科学分野:

• 歯科;人工知能;医療情報学

背景:

• 全身疾患は歯内療法計画を複雑にする。;人工知能（AI）は、複雑な医学的症例における意思決定支援を提供する可能性がある。;歯内療法のような専門的な歯科分野におけるAIの精度の評価は極めて重要である。

研究 の 目的:

• 全身疾患を有する患者の歯内療法計画における4つのAIモデル（ChatGPT-5.1、Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、ChatGPT-3.5）の臨床的意思決定精度の比較。;全身疾患を有する患者のシナリオにおけるAIのパフォーマンスの評価。;この臨床的文脈において、いずれかのAIモデルが一貫して他のモデルを上回るかどうかを判断すること。

主な方法:

• 40の標準化された全身疾患を有する患者の歯内療法臨床シナリオを用いた横断的教育研究。;4つのAIモデルは、孤立した環境で同一のプロンプトを使用して照会された。;AIの応答は、4つのドメインにわたって10点満点の評価システムを使用して、2人の調整された歯内療法医によって評価された。

主要な成果:

• 全体的な臨床的意思決定精度またはドメイン固有のスコアにおいて、AIモデル間に統計的に有意な差は見られなかった。;カテゴリ分析では、高精度応答全体に違いが見られたが、ペアごとの比較は有意ではなかった。;すべてのモデルは、専門家定義の最適決定に対して同等の近さを示したが、Gemini 2.5 Flashはより大きなばらつきを示した。

結論:

• 現在のAIモデルは、併存疾患を有する患者の歯内療法計画において同等のパフォーマンスを示す。;評価されたシナリオにおいて、単一のAIモデルが一貫して他のモデルを上回ることはなかった。;AIは支援ツールとして機能できるが、歯内療法における専門的な臨床判断に取って代わるべきではない。