[論文レビュー] Generative artificial intelligence in dentistry: Current approaches and future challenges

Fabián Villena, Claudia Véliz+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 24, 2024

Artificial Intelligence in Healthcare and EducationMedicine被引用数 3

ひとこと要約

本レビューでは、歯科教育、臨床意思決定支援、患者コミュニケーション、研究分野における生成的人工知能（GenAI）の現在の応用と今後の課題を検討する。GenAIが学習、診断、研究の効率を向上させる潜在能力を強調しつつ、データプライバシー、倫理的利用、バイアス、技術への過度な依存といった重要な問題にも言及する。

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) has become a commodity for people because of the advent of generative AI (GenAI) models that bridge the usability gap of AI by providing a natural language interface to interact with complex models. These GenAI models range from text generation - such as two-way chat systems - to the generation of image or video from textual descriptions input by a user. These advancements in AI have impacted Dentistry in multiple aspects. In dental education, the student now has the opportunity to solve a plethora of questions by only prompting a GenAI model and have the answer in a matter of seconds. GenAI models can help us deliver better patient healthcare by helping practitioners gather knowledge quickly and efficiently. Finally, GenAI can also be used in dental research, where the applications range from new drug discovery to assistance in academic writing. In this review, we first define GenAI models and describe their multiple generation modalities; then, we explain and discuss their current and potential applications in Dentistry; and finally, we describe the challenges these new technologies impose in our area.

研究の動機と目的

• 生成的AI（GenAI）が歯科教育、臨床実践、患者コミュニケーション、研究分野において現在および将来にわたってどのように応用されているかを分析すること。
• GenAIを歯科のワークフローに統合する際に伴う主な倫理的・プライバシー的・技術的課題を特定し、それらを議論すること。
• GenAIへの過度な依存が、学生や臨床職における批判的思考や臨床的判断力を損なうリスクを検討すること。
• AIリテラシーと機関ガイドラインの役割が、歯科分野におけるGenAIの責任あるかつ効果的な利用を確保する上で果たす役割を評価すること。
• 歯科研究および患者ケアにおけるGenAIモデルの倫理的かつ安全な展開を支援するフレームワークを提示すること。

提案手法

• テキスト、画像、マルチモーダル生成機能に焦点を当てた、歯科分野におけるGenAIの既存文献および応用に関するシステマティックレビュー。
• Llama 3 や ChatGPT などのGenAIモデルを、学術的執筆および言語の洗練の文脈で分析し、人間の監視を伴うものとする。
• プロンプトベースの学習および臨床的質問に対するリアルタイム応答生成を通じて、GenAIが歯科教育における役割を評価する。
• 画像生成（テキスト記述からの画像生成）および治療計画支援を含む、診断支援分野におけるGenAIの応用を検討する。
• データプライバシー、バイアス低減、AI出力の透明性に関する枠組みと政策指針を検討する。
• 責任ある利用とGenAI出力の批判的評価を促進するためのAIリテラシー施策およびトレーニングモデルの評価

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成的AIは現在、学生の学習および臨床的推論を支援するために、歯科教育でどのように応用されているか？
• RQ2 患者の診断、治療計画、コミュニケーション分野における、GenAIの主な臨床的および管理的応用は何か？
• RQ3 歯科分野で患者データを用いてGenAIモデルをトレーニングする際に生じる倫理的・プライバシー的課題は何か？
• RQ4 GenAIへの過度な依存は、歯科臨床における意思決定および批判的思考をどのように損なう可能性があるか？
• RQ5 AIリテラシーと責任あるGenAI利用を促進するための、機関および教育的戦略は何か？

主な発見

• Llama 3 や ChatGPT などのGenAIモデルは、学術的執筆の言語的・読みやすさの向上に用いられており、内容の責任は著者に完全に帰属する。
• GenAIは、学生が複雑な臨床的質問に対して即座に自然言語ベースの応答を得られるようにすることで、歯科教育における知識への迅速なアクセスを可能にする。
• 臨床現場では、テキスト入力から画像およびテキスト出力を生成することで、診断および治療計画支援が可能となり、作業効率と意思決定支援が向上する。
• 倫理的リスクには、データ漏洩、アルゴリズムバイアス、透明性の欠如が含まれる。特に、機微な患者データを用いてモデルをトレーニングする場合に顕著である。
• GenAIへの過度な依存は、ユーザーがAI出力を検証または文脈づけない場合、批判的思考や臨床的判断力を損なう可能性がある。
• AIリテラシー教育プログラムおよび明確な機関ガイドラインは、責任ある利用を確保し、バイアスを低減し、臨床的および学術的整合性を維持するために不可欠である。