サージカルガイドプレート（SGP：インプラントを計画した位置へ正確に埋入するためのマウスピース状の補助装置）を用いたインプラント治療では、高い精度が期待できます。しかし、まれに計画した位置から大きくずれて埋入される症例も報告されており、その誤差を手術前に予測する方法は確立されていません。もし術前シミュレーションの段階で埋入誤差を予測できれば、より安全で確実なインプラント治療につながると考えられます。

本研究では、SGPを用いたフルガイド下（ドリル操作からインプラント埋入までガイドを装着したまま行う方法）インプラント手術を予定した181症例を対象としました。診療録から年齢、性別、SGPの種類、残存歯数、欠損の状態、埋入するインプラントの種類などの情報を収集するとともに、術前CT画像から骨の硬さや骨の傾きを評価しました。また、手術後のCT画像と術前CT画像を重ね合わせ、実際に埋入された位置と計画位置とのずれ（埋入誤差）を測定しました。これらの情報を基に、人工知能（AI）による機械学習を用いて、手術前に「埋入誤差が大きくなるかどうか」を予測するモデルを構築しました。複数のAIを組み合わせることで、より高い予測精度を目指しました。
その結果、477本のインプラントのデータを用いた検証では、埋入誤差が大きくなる症例を約73％、誤差が小さい症例を約86％の精度で判定できました。また、複数のAIを組み合わせたモデルは、単独のAIよりも高い予測性能を示しました。

本研究により、手術前の情報からインプラント埋入誤差を高い精度で予測できる可能性が示されました。今後、このような予測システムが実用化されれば、手術計画の見直しや術式の選択に役立ち、より安全で確実なインプラント治療につながることが期待されます。