Технологии искусственного интеллекта (ИИ) широко используются в различных аспектах стоматологии, демонстрируя значительный потенциал для повышения точности диагностики, планирования лечения и улучшения результатов для пациентов. Вот обзор применения и производительности ИИ в стоматологии:
▎Диагностические приложения
ИИ показал выдающиеся результаты в диагностике различных стоматологических заболеваний:
- Обнаружение кариеса: Модели на основе ИИ продемонстрировали отличную точность в выявлении и диагностике кариеса. Эти модели могут анализировать радиографические или оптические изображения для точного определения кариеса (1, 3)
- Обнаружение рака полости рта: Алгоритмы ИИ были применены для выявления рака полости рта и потенциально злокачественных образований. Исследования показывают, что эти модели могут достигать точности, чувствительности и специфичности, сопоставимых с обученными специалистами (4).
- Диагностика заболеваний пародонта: Глубокое обучение на основе сверточных нейронных сетей использовалось для диагностики и предсказания состояния зубов, подверженных заболеваниям пародонта, с высокой точностью (6).
▎Планирование лечения и прогнозирование
Технологии ИИ также применяются для планирования лечения и прогнозирования результатов:
- Ортодонтическое лечение: Разработаны модели ИИ для помощи в ортодонтической диагностике и планировании лечения, включая предсказание морфологии нижней челюсти и определение необходимости удаления зубов (6).
- Оценка риска кариеса: Алгоритмы машинного обучения были использованы для прогнозирования вероятности развития кариеса у детей, что может помочь в стратегиях профилактического ухода (5).
▎Показатели производительности
Производительность моделей ИИ в стоматологии выглядит многообещающе:
— Многие исследования сообщают о показателях точности выше 90% для различных диагностических задач (1, 4).
— Модели ИИ часто демонстрируют чувствительность и специфичность, сопоставимые или превышающие показатели человеческих экспертов.
— Использование сверточных нейронных сетей (CNN) и искусственных нейронных сетей (ANN) показало особенно сильные результаты в диагностике на основе изображений (2, 5).
▎Преимущества и потенциал
ИИ в стоматологии предлагает несколько преимуществ:
- — Повышенная точность и согласованность диагностики.
- — Снижение рабочей нагрузки для стоматологических специалистов.
- — Улучшенное планирование лечения и прогнозирование результатов.
- — Потенциал для раннего выявления заболеваний.
▎Проблемы и ограничения
Несмотря на свои перспективы, ИИ в стоматологии сталкивается с рядом проблем:
- — Необходимость в больших высококачественных наборах данных для обучения.
- — Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных.
- — Интеграция с существующими стоматологическими рабочими процессами и системами.
- — Регуляторное одобрение и стандартизация.
В заключение, технологии ИИ продемонстрировали значительный потенциал в различных аспектах стоматологии, особенно в диагностических приложениях. По мере развития этой области ожидается, что ИИ будет играть все более важную роль в поддержке стоматологических специалистов и улучшении заботы о пациентах (2).
Вот как ИИ помогает в планировании стоматологического лечения:
▎Анализ данных и персонализация
ИИ отлично справляется с анализом огромных объемов данных пациентов для разработки персонализированных планов лечения. Эти системы учитывают:
- — Историю здоровья полости рта
- — Стоматологические изображения (рентгеновские снимки, КТ, интраоральные изображения)
- — Клинические параметры
- — Результаты аналогичных случаев
Обрабатывая эту информацию, ИИ может рекомендовать индивидуальные планы лечения, которые учитывают специфические потребности каждого пациента (7, 8).
▎Рекомендации на основе доказательной медицины
Алгоритмы ИИ используют обширные наборы данных и клинические исследования для предоставления рекомендаций по лечению на основе доказательной медицины. Это обеспечивает:
- Соответствие стратегий лечения лучшим практикам
- Основание рекомендаций на самых современных знаниях в стоматологии
- Возможность стоматологам принимать обоснованные решения (7)
▎Прогностическая аналитика
Прогностические модели на основе ИИ играют ключевую роль в планировании лечения, позволяя:
- — Прогнозировать прогрессирование заболеваний
- — Оценивать результаты лечения
- — Определять вероятность успеха различных вариантов лечения
Эта прогностическая способность помогает стоматологам вмешиваться на ранних стадиях и внедрять профилактические меры, снижая риск серьезных стоматологических проблем (7, 9).
▎3D-моделирование и симуляции
ИИ позволяет создавать виртуальные симуляции и 3D-модели, которые:
— Предоставляют визуальные представления ожидаемых результатов лечения
— Улучшают коммуникацию между стоматологами и пациентами
— Способствуют осознанному принятию решений о вариантах лечения (9)
▎Специализированное планирование лечения
ИИ помогает в планировании конкретных стоматологических процедур:
- Ортодонтия: Алгоритмы ИИ могут прогнозировать движение зубов и создавать персонализированные планы лечения, оптимизируя сроки лечения и улучшая результаты (10).
- Имплантация: ИИ может анализировать КТ-снимки для симуляции размещения имплантатов, оптимизируя позицию и угол для достижения наилучших результатов (9).
- Протезирование: ИИ анализирует данные пациента, включая цифровые слепки и лицевые сканы, чтобы помочь в планировании протезирования (9).
Внедряя ИИ в планирование лечения, стоматологи могут предоставлять более точную, эффективную и персонализированную помощь, что в конечном итоге приводит к улучшению результатов лечения и удовлетворенности пациентов.
Источники:
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35626239/ (http://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35626239/)
- https://www.frontiersin.org/journals/dental-medicine/articles/10.3389/fdmed.2023.1085251/full (http://www.frontiersin.org/journals/dental-medicine/articles/10.3389/fdmed.2023.1085251/full)
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33341601/ (http://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33341601/)
- https://www.mdpi.com/2075-4418/11/6/1004 (http://www.mdpi.com/2075-4418/11/6/1004)
- https://www.mdpi.com/2075-4418/12/5/1083 (http://www.mdpi.com/2075-4418/12/5/1083)
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1991790220301434 (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1991790220301434)
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10748804/ (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10748804/)
- https://mymagnoliasmile.com/ai-diagnose-dental-treatments/ (http://mymagnoliasmile.com/ai-diagnose-dental-treatments/)
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10387377/ (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10387377/)
- https://www.craniocatch.com/en/blogs/5-ways-ai-improving-dental-care
