ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СТОМАТОЛОГИИ: КЛИНИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ НА СЕГОДНЯШНИЙ ДЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.54890/1694-8882-2025-2-252Аннотация
Искусственный интеллект находит всё более широкое применение в стоматологии, способствуя повышению точности диагностики, оптимизации лечебных процессов и автоматизации рутинных процедур. Благодаря алгоритмам машинного обучения, искусственный интеллект способен с высокой точностью анализировать рентгенологические и КТ-изображения, выявляя патологические изменения на ранних этапах развития заболеваний. Современные искусственный интеллект – модели активно внедряются в различные направления стоматологии – от кариесологии и клинической эндодонтии до пародонтологии и оценки утраты костной ткани альвеолярного отростка. Это открывает новые возможности для цифрового планирования, моделирования и изготовления реставраций с высокой степенью точности и функциональности. Дополнительно, искусственный интеллект -программы способны прогнозировать развитие патологий и определять приоритетность факторов риска, что повышает качество принятия клинических решений. В данной статье рассматриваются аспекты клинического применения искусственного интеллекта в стоматологической практике. В качестве основы анализа использованы данные клиники «White Dent» в городе Семей (область Абай). Проведен контент-анализ клинических случаев, а также статистических форм электронных медицинских карт. Для оценки эффективности и точности применения искусственного интеллекта в различных стоматологических направлениях использовались электронные медицинские карты пациентов, данные конусно-лучевой компьютерной томографии и цифровые отсканированные изображения полости рта.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, нейронные сети, медицина, стоматология, стоматологическая медицина, стоматологические биоматериалыБиблиографические ссылки
1. Васюта Е.А., Подольская Т.В. Проблемы и перспективы внедрения искусственного интеллекта в медицине. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2022;1:25-32. [Vasyuta EA., Podol'skaya TV. Challenges and prospects for the introduction of artificial intelligence in medicine. State and municipal administration scientific notes. 2022;1:25-32 (in Russ.).] https://doi.org/10.22394/2079-1690-2022-1-1-25-32
2. Ming DK, Tuan NM, Hernandez B, Sangkaew S, Vuong NL, Chanh HQ, et al. he Diagnosis of Dengue in Patients Presenting with Acute Febrile Illness Using Supervised Machine Learning and Impact of Seasonality. Front Digit Health. 2022;4:849641. https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.849641
3. Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges. J Dent Res. 2020;99(7):769-774. https://doi.org/10.1177/002203 4520915714
4. El Naqa I, Ruan D, Valdes G, Dekker, A., McNutt, T., Ge, Y., et al. Machine learning and modeling: Data, validation, communication challenges. Med Phys. 2018;45(10):e834-e840. https://doi.org/10.1002/mp.12811
5. Gianfrancesco MA, Tamang S, Yazdany J, Schmajuk G. Potential Biases in Machine Learning Algorithms Using Electronic Health Record Data. JAMA Intern Med. 2018;178(11):1544-1547. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2018.3763
6. Hornik K. Approximation capabilities of multilayer feedforward networks. Neural Netw. 1991;4(2):251–257.
7. Israni ST, Verghese A. Humanizing Artificial Intelligence. JAMA. 2019;321(1):29-30. https://doi.org/10.1001/ jama.2018.19398
8. Khanagar SB, Al-ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry – A systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1):508-22. https://doi.org/ 10.1016/j.jds.2020.06.019
9. Shan T, Tay FR, Gu L. Application of Artificial Intelligence in Dentistry. J Dent Res. 2021;100(3):232-244. https://doi.org/10.1177/0022034520969115
10. Xu Y, Liu X, Cao X, Huang C, Liu E, Qian S, et al. Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. Innovation (Camb). 2021;2(4):100179. https://doi.org/10.1016/j.xinn.2021.100179
11. Bellini V, Cascella M, Cutugno F, Russo M, Lanza R, Compagnone C, et al. Understanding basic principles of Artificial Intelligence: a practical guide for intensivists. Acta Biomed. 2022;93(5):e2022297. https://doi.org/10.23750/abm.v93i5.13626
12. Vodanović M, Subašić M, Milošević D, Pavičin IS. Intelligence in Medicine and Dentistry. Acta Stomatol Croat. 2023;57(1):70–84. https://doi.org/10.15644 /asc57/1/8
13. Sarfaraz S, Khurshid Z, Zafar MS. Use of artificial intelligence in medical education: A strength or an infirmity. J Taibah Univ Med Sci. 2023;18(6):1553-1554. Published 2023 Jul 8. https://doi.org/10.1016/j.jtumed.2023.06.008
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
