Aktualne zastosowania sztucznej inteligencji w dziedzinie stomatologii

Avatar photo Stomatolog

Aktualizowano 22 maja 2024

W ostatnich latach technologie sztucznej inteligencji (AI) doświadczyły niezwykłego rozwoju, oferując innowacyjne metody rozwiązywania złożonych problemów w różnych dziedzinach, w tym w stomatologii. Postęp ten umożliwił lekarzom dentystom korzystanie z zaawansowanych narzędzi analitycznych i systemów wspomagania decyzji, przyczyniając się do poprawy jakości opieki stomatologicznej oraz zwiększenia dokładności diagnostycznej.

Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji w stomatologii

Termin “sztuczna inteligencja” (AI) został wprowadzony w latach 50. XX wieku przez Johna McCarthy’ego i odnosi się do koncepcji tworzenia maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają inteligencji ludzkiej. Jedną z ważnych gałęzi AI jest uczenie maszynowe (machine learning, ML), które wykorzystuje zaawansowane algorytmy do przetwarzania dużych zbiorów danych i wyciągania z nich przydatnych wzorców oraz spostrzeżeń.

W dziedzinie stomatologii AI znajduje szerokie zastosowanie, od diagnostyki obrazowej po planowanie leczenia i przewidywanie skutków terapii. Głębokie sieci neuronowe, będące szczególnym rodzajem algorytmów uczenia maszynowego, wykazały się dużą skutecznością w rozpoznawaniu i klasyfikowaniu struktur anatomicznych na zdjęciach rentgenowskich, tomografii komputerowej oraz innych rodzajach obrazowania medycznego.

Zastosowanie AI w periodontologii

Periodontologia to dziedzina stomatologii zajmująca się leczeniem chorób przyzębia, takich jak zapalenie dziąseł i utrata kości wyrostka zębodołowego. Wczesne wykrycie ubytku kości jest istotne dla skutecznej terapii, jednak może stanowić wyzwanie dla niedoświadczonych lekarzy.

Badania wykazały, że sztuczna inteligencja może być niezwykle pomocna w ocenie stopnia utraty kości wyrostka zębodołowego na podstawie zdjęć rentgenowskich. Danks i współpracownicy opracowali sieć neuronową, która z dokładnością 83,3% szacowała wielkość ubytku kości oraz stopień zaawansowania choroby przyzębia. Inne badania wykorzystywały AI do identyfikacji czynników ryzyka periodontitis, takich jak obecność specyficznych bakterii w ślinie pacjentów.

Rola AI w endodoncji

Endodoncja to specjalizacja stomatologiczna zajmująca się leczeniem kanałowym zębów. Jednym z ważnych aspektów tej procedury jest precyzyjne określenie długości roboczej kanału, aby uniknąć instrumentacji poza wierzchołkiem korzenia i związanego z tym ryzyka powikłań.

Badania wykazały, że sieci neuronowe są w stanie z dużą dokładnością (96%) lokalizować położenie otworu wierzchołkowego na zdjęciach rentgenowskich, co ułatwia właściwe określenie długości roboczej podczas leczenia kanałowego. Ponadto AI okazała się skuteczna w rozpoznawaniu pęknięć pionowych korzeni, stanowiących istotne powikłanie w endodoncji.

Wykorzystanie AI w chirurgii szczękowo-twarzowej

Chirurgia szczękowo-twarzowa to dziedzina stomatologii zajmująca się leczeniem wad rozwojowych, nowotworów oraz urazów w obrębie twarzy, szczęk i jamy ustnej. W tej specjalizacji AI znajduje zastosowanie m.in. w ocenie potrzeby leczenia operacyjnego, diagnostyce zębopochodnychzmian nowotworowych oraz wczesnym wykrywaniu osteoporozy na podstawie zdjęć pantomograficznych.

Kuwada i współpracownicy opracowali model głębokiego uczenia, który z dużą precyzją identyfikował rozszczepy wargi i podniebienia u dzieci na podstawie zdjęć rentgenowskich. Kwon i zespół stworzyli z kolei sieć neuronową konwolucyjną rozpoznającą zmiany nowotworowe w szczękach, osiągając dokładność klasyfikacji na poziomie 95,6%.

Planowanie leczenia protetycznego z wykorzystaniem AI

W protetyce stomatologicznej AI znajduje zastosowanie w projektowaniu uzupełnień protetycznych, takich jak korony, mosty oraz protezy ruchome. Algorytmy uczenia maszynowego mogą klasyfikować łuki zębowe pacjentów, co ułatwia dobór odpowiednich elementów protetycznych.

Takahashi i zespół opracowali sieć neuronową konwolucyjną, która z dokładnością przekraczającą 99% rozpoznawała typ łuku zębowego (bezzębny, pełny uzębienie, braki zębów bocznych lub jednostronne braki) na podstawie zdjęć wewnątrzustnych. Takie narzędzia mogą znacząco ułatwić planowanie leczenia protetycznego i skrócić czas potrzebny na dobranie odpowiednich uzupełnień.

Identyfikacja systemów implantologicznych z użyciem AI

Implanty zębowe są trwałym i skutecznym rozwiązaniem w leczeniu braków zębowych, jednak mogą wiązać się z powikłaniami, takimi jak obluzowanie lub pęknięcie implantu czy zapalenie tkanek okołowszczepowych. Wyzwaniem jest również prawidłowa identyfikacja systemu implantologicznego w przypadku konieczności naprawy lub wymiany elementów.

Badania wykazały, że sieci neuronowe są w stanie z dużą precyzją rozpoznawać rodzaj i markę implantów na podstawie zdjęć rentgenowskich. Sukegawa i współpracownicy opracowali model głębokiego uczenia, który poprawnie klasyfikował marki implantów w 93% przypadków. Inne prace wykorzystywały AI do przewidywania ryzyka rozwoju periimplantitis oraz utraty kości brzeżnej wokół implantów.

Planowanie leczenia ortodontycznego z wykorzystaniem AI

W ortodoncji AI znalazła szerokie zastosowanie w ocenie potrzeby ekstrakcji zębów, identyfikacji punktów kostnych na zdjęciach cefalometrycznych oraz określaniu optymalnego momentu rozpoczęcia terapii u dzieci i młodzieży.

Jung i zespół stworzyli sieć neuronową, która z dokładnością 93% rozstrzygała, czy u danego pacjenta należy przeprowadzić ekstrakcje zębów przed rozpoczęciem leczenia aparatem ortodontycznym. Z kolei Kunz i współpracownicy opracowali algorytm głębokiego uczenia zdolny do automatycznej identyfikacji punktów kostnych na zdjęciach cefalometrycznych z dokładnością porównywalną do specjalistów.

Zastosowania AI w stomatologii sądowej

Stomatologia sądowa zajmuje się identyfikacją osób na podstawie cech uzębienia oraz analizą urazów zębów i szczęk w celach dochodzeniowych. W tej dziedzinie AI wykorzystywana jest do automatycznej detekcji i numeracji zębów na zdjęciach rentgenowskich oraz określania wieku na podstawie stopnia obliteracji komory zęba.

Sathya i zespół zaadaptowali architekturę głębokiego uczenia AlexNet do identyfikacji osób na podstawie zdjęć zębów ante- i post-mortem, osiągając obiecujące wyniki. Farhadian i współpracownicy z kolei stworzyli sieć neuronową szacującą wiek osoby z błędem średnim 4,12 roku na podstawie stosunku miazgi do korony zęba na zdjęciach rentgenowskich.

Wykrywanie próchnicy z użyciem AI

Próchnica zębów jest jedną z najczęstszych chorób cywilizacyjnych na świecie, dlatego wczesne jej rozpoznanie i leczenie ma istotne znaczenie dla zdrowia jamy ustnej. Sieci neuronowe wykazały się dużą skutecznością w automatycznej detekcji i klasyfikacji ognisk próchnicowych na zdjęciach wewnątrzustnych i pantomograficznych.

Tamaki i współpracownicy stworzyli model głębokiego uczenia, który na podstawie danych takich jak liczba bakterii próchnicotwórczych w ślinie, pH śliny oraz częstotliwość spożywania słodyczy, przewidywał ryzyko rozwoju próchnicy z czułością 0,73 i specyficznością 0,77. Wang i zespół z kolei opracowali model logistycznej regresji łączący czynniki genetyczne z podatnością na próchnicę.

Wykorzystanie AI w stomatologii dziecięcej

Stomatologia dziecięca koncentruje się na profilaktyce i wczesnym leczeniu wad zgryzu, próchnicy oraz innych schorzeń jamy ustnej u dzieci. AI znajduje w tej dziedzinie zastosowanie w ocenie ryzyka próchnicy, wykrywaniu płytki nazębnej oraz identyfikacji zębów dodatkowych.

You i współpracownicy stworzyli model AI zdolny do precyzyjnej detekcji płytki nazębnej na zębach mlecznych na podstawie zdjęć wewnątrzustnych. Park i zespół opracowali z kolei algorytmy uczenia maszynowego prognozujące ryzyko rozwoju wczesnej próchnicy u dzieci na podstawie czynników takich jak spożycie cukru czy występowanie chorób alergicznych.

Inne zastosowania AI w stomatologii

Poza głównymi specjalnościami, sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu innych obszarach stomatologii, takich jak diagnostyka zmian patologicznych na zdjęciach pantomograficznych, klasyfikacja stawów skroniowo-żuchwowych pod kątem zmian zwyrodnieniowych czy zwiększanie bezpieczeństwa zabiegów z użyciem laserów stomatologicznych.

Abdalla-Aslan i współpracownicy opracowali algorytm rozpoznający różnego rodzaju uzupełnienia protetyczne na zdjęciach pantomograficznych z dokładnością 94,6%. Choi i zespół stworzyli z kolei model głębokiego uczenia wykrywający zmiany zwyrodnieniowe stawów skroniowo-żuchwowych na podstawie zdjęć pantomograficznych, osiągając czułość porównywalną do specjalisty.

Wyzwania i przyszłość AI w stomatologii

Pomimo licznych obiecujących zastosowań, wdrażanie rozwiązań AI w stomatologii napotyka na pewne przeszkody. Jednym z głównych wyzwań jest ograniczona dostępność danych treningowych wysokiej jakości, co może prowadzić do obciążenia modeli AI. Istotne są również kwestie etyczne, takie jak ochrona prywatności pacjentów oraz zapobieganie dyskryminacji ze względu na potencjalne uprzedzenia algorytmów.

Aby w pełni wykorzystać potencjał AI w opiece stomatologicznej, konieczne jest dalsze doskonalenie metod tworzenia niezawodnych zbiorów danych treningowych, opracowywanie bardziej uniwersalnych algorytmów oraz ustanowienie jasnych wytycznych etycznych dla odpowiedzialnego wdrażania tych technologii. Ponadto, rozwój mocy obliczeniowej i sprzętu specjalizowanego dla AI może przyczynić się do zwiększenia wydajności i dokładności modeli uczenia maszynowego.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja stanowi niezwykle obiecującą technologię, która może zrewolucjonizować wiele aspektów praktyki stomatologicznej. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia wykazały się dużą skutecznością w zadaniach takich jak diagnostyka obrazowa, planowanie leczenia czy identyfikacja osób na podstawie zdjęć zębów.

Pomimo pewnych wyzwań, dalszy rozwój AI w stomatologii może przyczynić się do poprawy jakości opieki, zmniejszenia ryzyka błędów lekarskich oraz obniżenia kosztów leczenia. Istotne będzie jednak zapewnienie odpowiednich regulacji prawnych, wytycznych etycznych oraz ciągłego doskonalenia tych technologii w oparciu o rzetelne badania naukowe.

 

 

 

 

 

 

Na podstawie przeglądu Shayan Darvish i innych

0 0 votes
Ocena Artykułu
Subskrybuj
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Chętnie poznamy Twoje przemyślenia, napisz o komentarz.x