マルチタスク強化学習と説明可能なAI駆動プラットフォームによる個別化計画と臨床意思決定支援のための矯正・顎顔面治療
カテゴリ：医学教育
公開日：2025年10月24日
タイトル：Multi-task reinforcement learning and explainable AI-Driven platform for personalized planning and clinical decision support in orthodontic-orthognathic treatment
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jul 08; 15(1): 24502.
概 要：
本研究は、マルチタスク強化学習と説明可能な人工知能を統合した新しい臨床意思決定支援プラットフォームを提案します。このプラットフォームは、複雑な歯顔面変形における個別化治療計画の課題に対処し、複数の臨床目標を同時に最適化する逐次的な意思決定プロセスとして治療を定式化します。347件の症例を用いた実験的検証により、従来の方法と比較して治療計画の質が19.9%向上し、意思決定効率が73.9%短縮、予測精度が92.7%に達することが示されました。
方 法：
本研究は、347件の症例を対象にした後ろ向き解析を行い、マルチタスク強化学習コアと専門的な状態-行動表現を用いたフレームワークを開発しました。さらに、臨床文脈内で複雑なモデルの決定を解釈可能にする説明可能なAIコンポーネントと、協働的な人間-AI意思決定を促進するインターフェースを組み込みました。
結 果：
実験的検証の結果、治療計画の質が19.9%向上し、意思決定効率が73.9%短縮され、予測精度は92.7%に達しました。特に複数の歯顔面異常を持つ複雑な症例において、専門家による臨床評価でシステムの実用性が確認されました。
結 論：
提案されたプラットフォームは、証拠に基づく個別化治療計画の重要な進展を示し、臨床の解釈可能性と専門家の監視を維持しながら、矯正・顎顔面治療における意思決定支援を向上させる可能性があります。