- Austria / Österreich
- Bośnia i Hercegowina / Босна и Херцеговина
- Bułgaria / България
- Chorwacja / Hrvatska
- Czechy i Słowacja / Česká republika & Slovensko
- Francja / France
- Niemcy / Deutschland
- Grecja / ΕΛΛΑΔΑ
- Włochy / Italia
- Holandia / Nederland
- nordycki / Nordic
- Polska / Polska
- Portugalia / Portugal
- Rumunia i Mołdawia / România & Moldova
- Słowenia / Slovenija
- Serbia i Czarnogóra / Србија и Црна Гора
- Hiszpania / España
- Szwajcaria / Schweiz
- indyk / Türkiye
- Wielka Brytania i Irlandia / UK & Ireland
MONACHIUM, Niemcy: Hipomineralizacja trzonowcowo-siekaczowa (MIH) jest zaburzeniem występującym na całym świecie i dotyka około 14% populacji. Podobnie jak w przypadku innych patologii, wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji (AI) rewolucjonizuje diagnostykę i wykrywanie MIH. Naukowcy z Katedry Stomatologii Zachowawczej i Periodontologii LMU w Monachium przeprowadzili analizę i niezależną weryfikację badania, które wprowadziło otwarty model sztucznej inteligencji do wykrywania MIH przy użyciu fotografii cyfrowych, potwierdzając jego skuteczność kliniczną.
Model sztucznej inteligencji do wykrywania hipomineralizacji trzonowcowo-siekaczowej początkowo opracowano na podstawie 18 719 zdjęć zębów z 34 710 zmianami patologicznymi. Obrazy zostały następnie przeanalizowane zgodnie z międzynarodowymi zasadami klasyfikacji przez przeszkolonych dentystów. Jak opisano w artykule wstępnym, opracowany model zapewnił niezwykle wysoką trafność oceny patologii, jednak autorzy podkreślali, że wymaga on dalszego udoskonalenia i weryfikacji.
Idąc tym tropem, badacze przeprowadzający weryfikację modelu, przetestowali go, korzystając z obrazów dostępnych w wyszukiwarkach internetowych. W sumie grupa robocza składająca się z pięciu dentystów oceniła 455 zdjęć i ustaliła, że 277 zdjęć przedstawia zęby z MIH na powierzchniach zgryzowych lub wargowych/policzkowych, a 178 zdjęć przedstawia zęby bez zmian wskazujących na hipomineralizację. Gdy obrazy te poddano następnie analizie za pomocą modelu AI, wyniki wykazały, że model osiągnął ogólną dokładność wykrywania MIH na poziomie 94,3%.
W rozmowie z Dental Tribune International współautor badania prof. Jan Kühnisch, w taki sposób skomentował znaczenie swojej pracy naukowej: „Zdjęcia kliniczne – które należy rozumieć jako cyfrowy i nadający się do odczytu maszynowego (komputerowego) odpowiednik badania klinicznego – mogą być automatycznie oceniane metodami sztucznej inteligencji i w przyszłości mogą potencjalnie przyczynić się do dokładnych ocen diagnostycznych. Biorąc pod uwagę, że obrazy mogą być rejestrowane za pomocą różnych kamer wewnątrzustnych, półprofesjonalnych aparatów fotograficznych, a nawet telefonów komórkowych, analiza za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji i otrzymanie szybkiej i stosunkowo niedrogiej diagnozy stomatologicznej może okazać się przełomowe”.
To naturalnie rodzi pytanie, w jaki sposób diagnostyka wspomagana sztuczną inteligencją może w przyszłości zmienić zawód dentysty. „Myślę, że takie modele sztucznej inteligencji będą krok po kroku integrowane z oprogramowaniami stosowanymi w stomatologii i w coraz większym stopniu będą wspierać pracę lekarzy. Podobnie, jak w przypadku innych rozwiązań, takich jak np. samotrawiący system wiążący, wizja pojawiła się już dawno temu, ale osiągnięcie wystarczającej stabilności działania, aby można było je stosować w codziennej praktyce dentystycznej, zajęło jedną lub dwie dekady” stwierdził prof. Kühnisch.
Tak jak inne obszary stomatologii podlegające przemianom w wyniku wykorzystania sztucznej inteligencji, podstawową kwestią pozostanie dokładność tych modeli oraz sposób, w jaki można je w znaczący sposób zintegrować z ocenami i osądami dokonywanymi przez ludzi.
Badanie zatytułowane „Zewnętrzna walidacja metody opartej na sztucznej inteligencji do wykrywania i klasyfikacji hipomineralizacji trzonowcowo-siekaczowej na fotografiach dentystycznych” (“External validation of an artificial intelligence-based method for the detection and classification of molar incisor hypomineralisation in dental photographs”) zostało opublikowane we wrześniowym numerze czasopisma Journal of Dentistry z 2024 roku.
pon. 4 listopada 2024
7:00 (CET) Warsaw
Starostlivosť u pacienta pred a počas čeľustno - ortopedickej liečby
wto. 5 listopada 2024
6:30 (CET) Warsaw
Aby ústa nebolela, aneb terapie orálních lézí
śro. 6 listopada 2024
4:00 (CET) Warsaw
Wir haben was gegen Biofilm: Interdentalreinigung zwischen Wissenschaft, Wunsch und Wirklichkeit
śro. 6 listopada 2024
7:00 (CET) Warsaw
Emergency Medicine in Dentistry: 10-Minutes to Save a Life
czw. 7 listopada 2024
2:00 (CET) Warsaw
The Strengths and Weaknesses of Publicly Supported Dental Benefits Programs within the U.S.
czw. 7 listopada 2024
6:00 (CET) Warsaw
Leveraging the TLX ProArch concept in fully digital workflows to provide efficient full-arch rehabilitations with optimal peri-implant health
czw. 7 listopada 2024
6:15 (CET) Warsaw
To post a reply please login or register