この研究には、22名の歯科専門家（女性6名、男性16名）が参加しました。全員が臨床経験2年以上であり、日常的に虫歯を検出しています。この研究では、dentalXrai Pro 1. 0. 4という歯科用AI意思決定支援システムを使用しました。このシステムは、自動的にバイトウィング画像上の病変や修復物を検出し、色の強調表示と文書の作成を行います。参加者はランダムに選ばれた20枚のバイトウィング画像を見ました。そのうち半分がAI支援付き、もう半分が支援なしです。タスクは画像を視覚的に検査し、近接虫歯の検出と治療決定を報告することでした。参加者はAIソフトウェアを利用し、必要に応じてAIオーバーレイをオンおよびオフに切り替えました。研究では、タスク中の参加者の視線パターンを記録するために視線追跡技術を使用しました。データ収集の結果、349のデータセットが分析対象となりました。研究デザインは、利便性を考慮し、疲労や学習効果の可能性を制御しました。試験は患者に対してではなく、後に採取された画像資料を用いて行われました。倫理的承認を得ており、全参加者から書面によるインフォームドコンセントが収集されました。