| 歯番 | 所見 | 判定 | AI信頼度 | 歯科医の対応 |
|---|---|---|---|---|
| 16（右上6） | 隣接面う蝕（C2 疑い） | 要処置 | 0.93 | 確認・処置計画 |
| 46（右下6） | 歯槽骨レベル低下 3.4mm | 経過観察 | 0.88 | 確認・歯周精査 |
| 26（左上6） | 根尖部透過像 | 要精査 | 0.79 | 確認・追加X線/EPT |
| 36（左下6） | 既存修復物の段差疑い | 経過観察 | 0.71 | 経過観察 |
| 11（右上1） | 明らかな異常所見なし | 問題なし | 0.96 | — |
X線読影は歯科医ごと・経験ごとに判断がブレやすく、初期う蝕や歯周骨欠損・根尖病変を見落とす／過剰に削る双方のリスクがある。さらに所見はカルテ内に留まり患者に伝わらず、治療提案が「言われるがまま」になりがちで、読影品質も受諾率も可視化されない。
日本は歯科診療所が約6.7万と医療施設の最多級で、デンタル/パノラマX線は日常的に撮られているのに、PMDA承認済みの診断用歯科X線AIはごく少数で標準ツールが無い。電子カルテ・画像システムが分断され、読影支援＋患者説明＋品質モニタを束ねた製品が事実上空白。勝ち筋は、まず規制の軽い「画像強調＋患者向け説明ビュー」から各院に置き、匿名化データを貯めて診断支援（SaMD）へ伸ばすこと。
エンジニア（X線への所見オーバーレイ・院内ダッシュボード・品質モニタの構造化）×トレーダー（自費受諾率×サブスクの単位経済設計）×医療リテラシー（読影バイアス・過剰治療への嗅覚）。可視化が極めて効く。歯科の臨床判断は歯科医に委ねる前提を崩さず、最小の楔は規制不要の「画像強調＋患者説明」ツールを数院に置き、アノテーション基盤とアウトカム（受諾率・見落とし率）を貯めてからSaMDへ進むこと。