本記事では、歯科診断と治療における歯科画像の効率的な分析と処理が重要であることを示し、その際の課題を述べています。歯科画像は、低コントラストや金属アーチファクト、投影角の変動など、分析における多くの障害を伴います。これにAIに基づく自動化された歯科画像分析（DIA）が有望な解決策として登場し、特に深層学習（DL）がその中で最も広く適用される手法として注目されています。235件の研究を系統的にレビューし、データセットとモデルの両面からDLの進展をまとめています。さらに、DIAにおけるモデルのネットワークアーキテクチャや訓練方法、パフォーマンスの分析、そしてこれまでの研究の課題や今後の研究方向性についても考察しています。この研究は、本分野の研究者にとって貴重な参照資料となることを目指しています。