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

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9成以上。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

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根在齒槽骨內的比例來計算，有了牙位和牙根定位基礎，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90%以上，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，團隊也正開發其他牙科疾病病灶偵測功能，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。