臺牙醫科技新創打造牙周病判讀AI,今年拼TFDA取證還要整合保險給付

台灣牙e通創辦人暨執行長陳欽章表示團隊自行開發牙周病輔助診斷AI可偵測每顆牙齒的牙周病期別風險準確率達97%。

 

攝影/王若樸

本土牙醫科技新創台灣牙e通(dentall)打造牙科影像判讀AI不只能判斷基本的口腔X光片牙位、分辨牙齒位置和牙肉還能預測蛀牙病灶和牙周病期別其中牙周病預測準確率達97%。目前他們正準備申請衛福部食藥署智慧醫材SaMD認證通過後將把AI軟體嵌入自家雲端牙科醫療資訊系統(HIS)中銷往國內外牙科診所。接下來團隊也計畫將牙周病AI判讀結果結合保險給付來簡化民眾保險申請流程。

牙科醫師跳下成立科技新創要數位化也要打破資訊藩籬

台灣牙e通創辦人暨執行長陳欽章透露自己原是名牙科醫師在2015年成立牙科診所執業後發現許多資訊整合痛點比如牙科病歷系統介面老舊、功能局限等因此他決定成立台灣牙e通定位為牙科診所解決方案供應商來解決這些痛點。

他們先是打造牙科HIS系統從使用者角度改良介面比如將文字病歷視覺化以牙齒圖示和不同顏色來呈現患者口腔狀況以及適合的治療方法讓民眾更理解醫師的治療決策。又比如團隊打造如Google日曆般的約診系統醫師移動滑鼠就能查看預約患者資料。

另外他們也將傳統需要複寫紙的牙技流程數位化讓醫師可在系統填寫假牙製作需求和資訊再傳給牙體技術所(也就是技工所)。其中他們導入AI技術在醫師拍下患者牙齒照片、上傳雲端後來校正牙齒顏色讓牙技師傅做假牙時不必再到診所進行比色驗證。他們打造的系統已銷往15國共150家診所。

自組研發團隊打造牙周病預測AI今年拼TFDA取證

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後來2019年他們自組研發團隊開始打造牙科影像辨識AI。他們與北醫聯手透過北醫提供去識別化且經標註的牙齒影像來訓練AI模型。第一階段他們先訓練模型辨識牙位比如上、下排或左、右排牙齒。台灣牙e通研發副總傅懷磊解釋目前牙科診所拍完患者口內影像或X光片「影像都是散的需要人工排序定位」而他們的模型現已可在大量散亂的影像中自動排序牙位。再來是第二階段讓模型辨識牙肉與牙齒位置(如第幾顆)。

傅懷磊指出在這些基礎上團隊訓練模型辨識其他疾病比如牙周病。因為牙周病的辨識是根據牙肉和牙齒露出牙肉的比例來計算有了牙位和牙齒牙肉定位基礎就能判斷每顆牙齒的牙周病風險。

在風險的判斷上他們根據美國牙周病學會標準讓模型學會辨識4種期別的牙周病來預測每顆牙齒的期別風險。陳欽章表示目前牙周病判讀AI的準確率達97%而這些期別預測值會顯示在X光片的牙齒上便於醫病溝通。(如下圖)

模型判讀牙周病期別風險後會於醫學影像上顯示個別牙齒的牙周病期別便於醫病溝通。

像是醫師可解釋不同期別的治療方式比如第一期別屬於正常第三期別較嚴重需要進行牙周病再生治療「這就符合保險給付項目未來可與保險業者串接簡化給付流程。」陳欽章指出團隊目前正準備食藥署SaMD認證也考慮申請美國FDA和歐盟CE的智慧醫材認證。

取證後他們將把該功能嵌入自家HIS產品中來實際改善臨床診斷流程。如此一來也就能發展後續的保險給付串接來簡化給付手續。

除了牙周病團隊也正開發蛀牙病灶偵測功能接下來也打算進一步延伸治療計畫書功能要讓病患走出診所就能在手機App上查看治療計畫。

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