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歯科医療において、画像の質は保険請求が支払われるか否かを決定します。最大で20%の保険請求が初めて却下され、その主な原因は欠落または低品質の画像です。しかし、品質評価は従来、手動で行われる事後的なプロセスでした。臨床医は、画像がキャプチャされた数時間または数日後にX線を確認し、請求が却下されたり治療計画が進まなかった場合にのみ問題を発見します。画像がぼやけていたり、ずれていたり、不完全であれば、患者は再撮影のために戻る必要があり、関係者全員にとってコストや遅延、フラストレーションが生じます。この根本的なギャップはタイミングにあります。品質フィードバックは、患者が去った後、臨床の瞬間が過ぎ去った後に到着します。

この投稿では、ヘンリー・シャイン・ワンがどのようにしてこのギャップを埋めたかを説明します。彼らは、Amazon SageMaker AIを用いて、キャプチャ時にリアルタイムで歯科X線の品質を評価するAI駆動の品質検証システム「Image Verify」を構築しました。このシステムは、数ヶ月でコンセプトから10,000以上のアクティブなロケーションに展開され、すでに1100万枚以上のX線を処理し、毎週150万枚のペースで増加しています。ヘンリー・シャイン・ワンは、現在、4つの地域で40,000のロケーションに向けてスケールアップしています。

このシステムは、臨床環境での信頼を徐々に築くために、5つの同時要件を満たす必要がありました。これらの要件を欠くと、臨床環境で使用できないソリューションとなります。具体的には、レイテンシー、精度、スケール、コスト効率、グローバルなリーチが求められました。Image Verifyは、歯科医療の実務管理ワークフローにネイティブに組み込まれたAI駆動の品質評価ソリューションです。技術者がX線をキャプチャすると、Image Verifyは即座に評価し、1から5のスケールで品質スコアを返します。スコアが低い場合、技術者は患者がまだいる間に再撮影を行い、再訪の必要を排除します。これにより、患者のコールバックが減少し、保険請求の質が向上し、新しい技術者のトレーニングが改善されます。

ヘンリー・シャイン・ワンは、AWSを基盤にImage Verifyを構築し、Amazon SageMaker AIを用いてスケールでの機械学習推論を行っています。システムは、数千のロケーションでのリアルタイム画像品質評価を可能にし、効率的に運用されています。今後、40,000のロケーションに向けての展開が計画されており、継続的な最適化が進められています。