استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی بالینی:

استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی

در سال های اخیر، استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی به طور فزاینده ای رایج شده است، زیرا فرآیند تشخیص و تصمیم گیری بالینی را تسهیل می کند. با این حال، هوش مصنوعی دارای چندین اشکال برجسته است که امروزه کاربرد گسترده آن را محدود می کند. لازم است دندانپزشکان قبل از اجرای هوش مصنوعی از مزایا و معایب آن آگاه باشند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی:

مطالعات مزایای متعددی را درباره استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی گزارش کرده اند. برجسته‌ترین مزیت فناوری هوش مصنوعی احتمالاً توانایی آن در ادغام و پیوند متقابل داده‌های جمع‌آوری‌شده از تکنیک‌های تصویربرداری با داده‌های غیرتصویری، از جمله سوابق بالینی و داده‌های تاریخچه عمومی و دندانپزشکی است تا به تشخیص بهتر منجر شود. با این وجود، کاربرد گسترده هوش مصنوعی همچنان محل بحث است، زیرا معایب احتمالی آن در تحقیقات جدید ذکر شده است.

 

تشخیص و طرح درمان:

احتمالاً برجسته ترین تأثیر استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی مربوط به فرآیند تشخیص و تصمیم گیری است. بسیاری از مطالعات تأیید کرده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به راحتی داده‌های جمع‌آوری‌شده از بیمار را ادغام کنند و نتیجه خوبی را ارائه دهند که به دندانپزشک در تشخیص نهایی و برنامه درمانی کمک می‌کند.

سیستم‌های هوش مصنوعی در ابتدا باید با حجم وسیعی از داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع قابل اعتماد آموزش ببینند. به عبارت دیگر، اطلاعات معتبر در مورد رابطه متقابل احتمالی بین داروها، شرایط سیستمیک و تظاهرات بالینی دندان از کتاب‌های درسی و تجربیات بالینی قبلی برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری می‌شود.

علاوه بر این، هوش مصنوعی یاد می‌گیرد که تأثیرات سابقه دندانی و پزشکی گذشته بیمار، ترجیحات بیمار و داده‌های تصویری را با هم بر روی نتیجه نهایی دندان‌پزشکی در نظر بگیرد و طرح درمانی مورد نظر را ارائه دهد. در این صورت تقریباً می توان اطمینان داشت که تمام عوامل مؤثر بر وضعیت دندانی بیمار برای ارائه طرح درمان نتیجه گیری شده است.

 

 

پریودنتولوژی:

استفاده از هوش مصنوعی در سال های اخیر پیشرفت چشمگیری در زمینه پریودنتولوژی داشته است. تعدادی از مطالعات مزایای سیستم های هوش مصنوعی را در ارزیابی سلامت پریودنتال و تشخیص بیماری گزارش کرده اند.

یکی از جدیدترین پیشرفت های فناوری هوش مصنوعی در پریودنتولوژی، توانایی این سیستم در تشخیص شدت بیماری پریودنتال است.

استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی تأثیر زیادی بر علم ایمپلنتولوژی دندان گذاشته است. فناوری هوش مصنوعی برای بهینه سازی طراحی ایمپلنت های دندانی استفاده می شود. در این مورد، مدل‌های هوش مصنوعی تخلخل، طول و قطر ایمپلنت دندانی را اصلاح می‌کنند که منجر به کاهش استرس در رابط ایمپلنت و استخوان و بهبود طراحی ایمپلنت دندانی می‌شود. از سوی دیگر، مطالعات متعددی گزارش کرده اند که مدل ها می توانند موفقیت ایمپلنت دندانی و استئواینتگراسیون را پیش بینی کنند.

سطح استخوان و مقدار استخوانی که از ایمپلنت های دندانی پشتیبانی می کند، عوامل مهمی در موفقیت درمان هستند. فناوری هوش مصنوعی، به ویژه DL، می تواند سطح استخوان را در تصاویر رادیوگرافی شناسایی کند. این یافته می تواند به طور قابل توجهی شکست در زمینه ایمپلنتولوژی را کاهش دهد.

احتمالاً آخرین پیشرفت هوش مصنوعی توانایی آن در شناسایی مارک های ایمپلنت دندان و مرحله درمان به طور صریح برای اطمینان از مراقبت کارآمد است. در یکی از تحقیقات Sukegawa دقت مدل‌های DL در شناسایی مارک‌های ایمپلنت دندان و مرحله درمان بر اساس فیلم‌های رادیوگرافی پانورامیک به‌طور شگفت‌آوری بالا بود.

 

 

پروتزهای دندانی:

استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی در زمینه پروتزهای ثابت پیشرفت زیادی کرده است. در دنیای مدرن، مدل‌های هوش مصنوعی برای بهبود طرح‌های تاج با سازگاری حاشیه‌ای بهتر، پیش‌بینی طول عمر تاج و بازتولید رنگ استفاده می‌شوند.

یکی از مهم ترین دلایل ناکامی های تاج، عدم انطباق حاشیه ای است. با تکامل فناوری هوش مصنوعی، دقت انطباق حاشیه ای به طور قابل توجهی افزایش یافته است. به عنوان مثال، یک مطالعه نشان داد که استفاده از هوش مصنوعی ذاتی و الگوریتم‌ها برای ردیابی خودکار خط حاشیه در ایمپلنت یا اباتمنت از طریق زیر لثه می‌تواند سازگاری حاشیه‌ای را تا 2/96 درصد بهبود بخشد. با این وجود، این یافته منحصراً مربوط به روکش‌های زیرکونیایی یکپارچه بود و ممکن است برای انواع دیگر روکش‌ها معتبر نباشد.

با توجه به عدم وجود مطالعات در مورد اثربخشی هوش مصنوعی در بهبود سازگاری حاشیه‌ای در روکش‌ها به جز روکش‌های زیرکونیایی یکپارچه، روش‌شناسی مذکور را می‌توان در سایر انواع روکش‌ها در تحقیقات آینده آزمایش کرد.

جداسازی روکش های رزین کامپوزیت:

چشم انسان خطاهای بینایی زیادی دارد و به سرعت خسته می شود که می تواند فرآیند انتخاب سایه تاج را با مشکل مواجه کند. محققان سعی کرده‌اند سیستمی را پیاده‌سازی کنند که بتواند دقت آن را در دراز مدت برای چندین سال حفظ کند. خوشبختانه، در یک مطالعه، مشاهده شده است که ANN دقت بیشتری در بازتولید رنگ در فضای رنگی داده شده نسبت به رویکرد بصری سنتی ایجاد می‌کند. به منظور آموزش مدل های ANN، 43 نمونه فلز سرامیک با مخلوط کردن پودرهای چینی متناسب تولید شد. پس از مرحله آموزش هوش مصنوعی، تولید مثل رنگ 10 دندان ثنایای مختلف فک بالا در هر دو رویکرد هوش مصنوعی و بصری انجام شد. در پایان، توزیع رنگ دندان‌های هدف و نمونه‌های سرامیک فلزی ساخته شده توسط هوش مصنوعی مقایسه شد.

شناسایی قوس دندانی بر اساس طبقه بندی کندی برای برنامه ریزی صحیح درمان در بیماران بی دندان ضروری است. مشاهده می شود که استفاده از ANN می تواند منجر به تشخیص سریع و دقیق شود. علاوه بر این، یک مطالعه گزارش داد که این طبقه بندی دقیق قوس دندانی بیمار در فک بالا بالاتر از فک پایین است.

لازم به ذکر است که عوارض جانبی درمان های پروتز در طولانی مدت ظاهر می شود. بنابراین، میزان موفقیت بالای فناوری با استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی  ذکر شده در مطالعات فعلی نمی تواند قابل اعتماد باشد و تحقیقات بیشتری در آینده واقعاً مورد نیاز است.

 

دندانپزشکی ترمیمی:

به احتمال زیاد، چشمگیرترین نقش هوش مصنوعی در دندانپزشکی ترمیمی، تشخیص پوسیدگی است. اکثر مطالعات تأثیر قابل توجهی از هوش مصنوعی در تشخیص و غربالگری پوسیدگی با چندین روش نشان داده اند. به عنوان مثال، محققان نشان دادند که ANN می تواند آناتومی دندان طبیعی را از پوسیدگی دندان بر اساس تصاویر دهانی گرفته شده از بیمار تشخیص دهد. این فناوری همچنین ممکن است پوسیدگی های بین پروگزیمال را شناسایی کند که تشخیص آن برای دندانپزشکان چالش برانگیز است. دقت گزارش شده با استفاده از فناوری هوش مصنوعی 97.1٪ بود. با این حال، هیچ مطالعه ای نشان نداده است که فناوری هوش مصنوعی می تواند شدت پوسیدگی را پیش بینی کند و مطالعات بیشتری مورد نیاز است.

استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی همچنین می‌تواند ترمیم‌های دندان را در رادیوگرافی‌های دندانی مشخص کند. در مطالعات انجام شده، مشاهده شد که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند ترمیم دندان را مشخص کنند و ترمیم‌های مختلف را بر اساس شکل و توزیع مقادیر خاکستری در رادیوگرافی‌های دندانی از هم جدا کنند.

 

 

جراحی دندان:

ANN نقش مهمی در جراحی های دندان ایفا کرده است. مشخص شده است که جراحی‌های ارتوگناتیک می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی به شدت متحول شوند. به عنوان مثال، در مطالعه ای مشاهده شد که مدل‌های ANN دقت نتیجه جراحی ارتوگناتیک را که توسط جراحان دهان در نظر گرفته شده بود، بهبود بخشیدند. به منظور دستیابی به این هدف، 30 تصویر صورت قبل از درمان از موارد جراحی ارتوگناتیک توسط جراحان مورد ارزیابی قرار گرفت و تصاویر صورت پیش‌بینی‌شده پس از جراحی تهیه شد.

در مرحله بعد، مدل‌های ANN آموزش‌دیده برای اصلاح نتایج پیش‌بینی‌شده پس از جراحی استفاده شد. مقایسه تصاویر واقعی صورت پس از جراحی با اصلاحات قبل و بعد از هوش مصنوعی تصاویر صورت پیش بینی شده ثابت کرد که مداخله هوش مصنوعی دقت را بیش از 80٪ افزایش می دهد. بنابراین، کاربرد هوش مصنوعی می تواند به طور برجسته بر تصمیم گیری و برنامه ریزی درمان در جراحی های ارتوگناتیک تأثیر بگذارد.

 

در صورت هرگونه سوال و یا ابهام پیرامون نحوه استفاده از ارتودنسی می توانید هم اکنون با همکاران و دوستان ما از وب سایت خانم دکتر پروین خرازی، در ارتباط باشید.

همچنین برای کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره به مطب دکتر پروین خرازی مراجعه کنید