کاربرد هوش مصنوعی در دندانپزشکی

هوش مصنوعی انقلابی در صنعت دندانپزشکی ایجاد خواهد کرد.

هوش مصنوعی طیف گسترده ای از فناوری های نوظهور را در بر می گیرد که همچنان بر زندگی روزمره تأثیر می گذارند. تکامل هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را امکان پذیر می کند، که اطلاعات قابل اعتماد را فراهم می کند و روند تصمیم گیری را بهبود می بخشد.  فناوری هوش مصنوعی به دلیل نیاز به تشخیص دقیق و مراقبت های بهتر از بیمار، بر حوزه مراقبت های بهداشتی تأثیر گذاشته است. هوش مصنوعی درکاربردهای دندانپزشکی بالینی انجام می شود و سیستم مراقبت جامع مبتنی بر هوش مصنوعی، مراقبت از بیمار با کیفیت بالا و تحقیقات و توسعه نوآورانه را تسهیل کند، ابزارهای پیشرفته پشتیبانی تصمیم را تسهیل می کند. هماهنگی  حرفه ای بین پزشکان، محققان و مهندسان کلید توسعه هوش مصنوعی در زمینه دندانپزشکی خواهد بود. علیرغم تفسیرهای احتمالی و نگرانی از حریم خصوصی بیمار، به دلیل نیاز به اقدامات درمانی دقیق و تبادل فوری اطلاعات، هوش مصنوعی از دیدگاه جامع به ارتباط با دندانپزشکی ادامه می دهد. علاوه بر این، چنین تحولاتی افراد حرفه ای را قادر می سازد داده های بزرگ مربوط به سلامت را به اشتراک بگذارند و بینشهایی را ارائه دهند که مراقبت از بیماران را از طریق بیمارستانها، ارائه دهندگان، محققان و بیماران بهبود می بخشد.

پوسیدگی دندان شایع ترین بیماری دندانی در سراسر جهان است و شبکه های عصبی و هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در زمینه دندانپزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. این بررسی سیستماتیک با هدف شناسایی وضعیت هنر شبکه های عصبی در تشخیص و تشخیص پوسیدگی انجام می شود. رادیالوگرافی ناحیه اطراف دهان، نزدیک اشعه مادون قرمز و رادیوگرافی با وجود یک الگوریتم  شبکه عصبی یادگیری ماشین برای شناسایی و تشخیص پوسیدگی  قابل پیش بینی می کند.

استفاده روزافزون از تکنیک های تصویربرداری سه بعدی (3D) در پزشکی دندان، توسعه و استفاده از سیستم های هوش مصنوعی (AI) را برای مشکلات مختلف بالینی افزایش یافته است. توموگرافی کامپیوتری پرتوی مخروطی (CBCT) و اسکن های داخل دهانی / صورت منابع بالقوه ای از داده های تصویر برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر تصویر سه بعدی برای تشخیص خودکار، برنامه ریزی درمان و پیش بینی نتیجه درمان هستند. این بررسی بر پیشرفتهای فعلی و عملکرد هوش مصنوعی برای تصویربرداری سه بعدی در رادیولوژی دندان - فک و صورت (DMFR) و همچنین اسکن داخل دهانی و صورت متمرکز است. در(DMFR)، الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین  ، بر سه کاربرد اصلی شامل تشخیص خودکار بیماری های دندان و فک، محلی سازی نشانه های آناتومیک برای برنامه ریزی درمان ارتودنسی و ارتوگناتیک و بهبود کلی کیفیت تصویر متمرکز است. تشخیص خودکار دندان ها و تشخیص تغییر شکل صورت با استفاده از سیستم های هوش مصنوعی مبتنی بر اسکن داخل دهانی و صورت  مراقبت های بهداشتی از روند فعلی تحولات هوش مصنوعی در زمینه تصویربرداری سه بعدی در پزشکی دندان است.

محقق و گرداورنده: دکتر بهروز نقویان