OMNI-Dent：自動歯科診断のためのアクセス可能で説明可能なAIフレームワークに向けて

arXiv:2602.07041v1 発表タイプ: new 要旨: 正確な歯科診断は口腔保健に不可欠ですが、多くの人は迅速な専門家による評価を受けられません。既存のAIベース手法は主に診断を視覚的パターン認識タスクとして扱い、歯科専門家が用いる構造化された臨床的推論を反映していません。これらのアプローチはまた、専門家によるアノテーション済みデータを大量に必要とし、多様な実世界の撮影条件に対して一般化するのが困難なことが多いです。これらの制約に対処するために、本研究ではOMNI-Dentを提案します。OMNI-Dentはデータ効率が高く説明可能な診断フレームワークで、臨床的推論原則をVision-Language Model (VLM)-ベースのパイプラインに組み込みます。本フレームワークは複数視点のスマートフォン写真を処理し、歯科専門家の診断ヒューリスティクスを埋め込み、汎用VLMを導いて歯単位の評価を行わせます（VLM自体の歯科特化ファインチューニングは不要）。VLMの既存の視覚–言語能力を活用することで、OMNI-Dentはキュレートされた臨床画像が利用できない環境でも診断支援を目指します。初期段階の支援ツールとして設計されたOMNI-Dentは、利用者が潜在的な異常を特定し、専門家による受診が必要かどうかを判断する手助けを行い、対面診療へのアクセスが限られる人々にとって実用的な選択肢を提供します。

arXiv:2602.07041v1 Announce Type: new Abstract: Accurate dental diagnosis is essential for oral healthcare, yet many individuals lack access to timely professional evaluation. Existing AI-based methods primarily treat diagnosis as a visual pattern recognition task and do not reflect the structured clinical reasoning used by dental professionals. These approaches also require large amounts of expert-annotated data and often struggle to generalize across diverse real-world imaging conditions. To address these limitations, we present OMNI-Dent, a data-efficient and explainable diagnostic framework that incorporates clinical reasoning principles into a Vision-Language Model (VLM)-based pipeline. The framework operates on multi-view smartphone photographs,embeds diagnostic heuristics from dental experts, and guides a general-purpose VLM to perform tooth-level evaluation without dental-specific fine-tuning of the VLM. By utilizing the VLM's existing visual-linguistic capabilities, OMNI-Dent aims to support diagnostic assessment in settings where curated clinical imaging is unavailable. Designed as an early-stage assistive tool, OMNI-Dent helps users identify potential abnormalities and determine when professional evaluation may be needed, offering a practical option for individuals with limited access to in-person care.