下あごの歯と下唇の感覚を担う下歯槽神経は、細く長く曲がっており、人によって位置や形が異なる。
親知らずの抜歯やインプラント、両顎手術などを実施する際、下歯槽神経を正確に確認せず損傷した場合、感覚が鈍くなるなど深刻な後遺症が生じる恐れがある。
下歯槽神経は通常、医療陣が画像で確認するが、境界がはっきりしない場合は正確な確認が難しく、時間もかかるという限界があった。こうした中、韓国の研究チームが人工知能（AI）を活用し、下歯槽神経の位置と経路を自動で見つける技術を開発した。
医療界によると、高麗大学安岩病院歯科口腔顎顔面外科のソン・インソク教授の研究チームは、歯科用3次元エックス線（CBCT）画像から下歯槽神経の位置と経路を自動で見つけるAI技術の開発に成功した。研究には、高麗大学九老病院歯科矯正科のチョン・ソッキ教授、同病院歯科口腔顎顔面外科のイム・ホギョン教授、順天郷大学コンピューター工学科のチョ・ヨンウォン教授も参加した。
下歯槽神経が損傷すると、下唇やあご周辺の感覚が鈍くなったり、しびれたりする症状が生じることがあり、重い場合は症状が長く続いて患者の日常生活に影響を及ぼし、下歯槽神経ニューロパチーにつながる可能性がある。下歯槽神経ニューロパチーは、あごの骨の中を電線管のように通る長い経路内の神経が損傷した時に生じる疾患だ。
このため、歯科と口腔顎顔面外科の手術では、術前の画像検査で神経がどこを通っているのかを正確に確認する過程が非常に重要になる。
画像検査にはCBCTが活用される。口とあごの骨を立体的に示し、一般的なエックス線よりあごの骨の内側構造を詳しく見ることができるため、下あご神経の位置確認に役立つ。
しかし、下歯槽神経は細く長く曲がっており、人によって位置と形が異なる。また、医療陣が画像で神経を一つ一つ表示するには時間がかかる。画像が不鮮明だったり、神経周辺の骨の境界が明確でなかったりする場合、正確な確認がより難しいという限界が指摘されてきた。
研究チームはこうした限界を減らすため、AI技術である「CNN」とトランスフォーマー技術を組み合わせた新しいディープラーニングモデルを開発した。「CNN」は画像で形や境界を見つけることに強みがあるAI技術で、トランスフォーマーは離れた部分同士の関係をあわせて見るのに有利な技術だ。研究チームは二つの技術の長所を組み合わせ、細く複雑につながる下歯槽神経をより安定的に見つけられるようにした。
今回の研究には、高麗大学安岩病院と高麗大学九老病院で収集した患者130人のCBCT画像が使われた。高麗大学安岩病院の資料はモデル開発と内部検証に、高麗大学九老病院の資料は外部検証に活用された。これにより、一つの病院の資料だけに合わせた技術ではなく、異なる病院と装置環境でも性能を確認した。
研究チームは、AIが見つけた下歯槽神経の位置が専門家が直接表示した位置とどの程度一致するかを確認した。その結果、研究チームが開発したモデルは、既存の代表的AIモデルと比べて下歯槽神経の位置一致度を約5％改善し、神経境界の平均誤差を最大約19％減らした。
また、神経境界の平均誤差が約1ミリ台の水準で示され、薄く長く続く下歯槽神経の位置と境界をより安定的に確認できることを示した。
特に研究チームのモデルは、下歯槽神経のように薄く長い構造が途中で途切れずにつながるよう分析する点に強みを示した。今後、インプラント、親知らずの抜歯、両顎手術など、あごの骨周辺の施術前に下歯槽神経の位置と経路をより正確に把握するのに活用でき、神経損傷の可能性を最小化し、診断と治療の精度を高める助けになると期待される。
研究チームは「さらに、患者の後遺症と追加治療の負担を減らし、医療・社会的負担の緩和にも寄与できるだろう」と見通した。
ソン・インソク教授は「下歯槽神経損傷は患者の感覚異常と生活の質の低下につながり得るため、手術前の正確な確認が非常に重要だ。今回の研究はAIを活用して医療陣の判断を助け、より安全な歯科・口腔顎顔面手術環境をつくることに一歩近づいた結果だ」と述べた。
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