Sztuczna inteligencja rywalizuje z cyfrowym gryzieniem w wykrywaniu próchnicy wtórnej

Próchnica zębów jest chorobą przewlekłą, której następstwem jest zniszczenie twardych tkanek zęba. Jest to schorzenie wieloczynnikowe, które często pozostaje niezdiagnozowane, zwłaszcza gdy jest ukryte lub znajduje się w początkowej fazie. Wykrycie zmian niekawitacyjnych ma kluczowe znaczenie dla ich wczesnego leczenia. Standardowa kontrola wzrokowo-dotykowa często nie pozwala na wykrycie wczesnych zmian na trudno dostępnych powierzchniach, takich jak obszary proksymalne i pod uzupełnieniami. Wczesne wykrycie próchnicy proksymalnej ma kluczowe znaczenie dla wdrożenia skutecznego leczenia i osiągnięcia optymalnych wyników. Powszechną, uzupełniającą metodą wykrywania wczesnych zmian na powierzchniach proksymalnych i oceny ich zasięgu jest radiografia skrzydeł zgryzowych. Rutynowe podejście diagnostyczne łączy badanie kliniczne z oceną radiologiczną. Aby zwiększyć wykrywalność próchnicy wtórnej części proksymalnej, eksperci zalecają połączenie badań wizualnych i klinicznych z radiografią skrzydła zgryzowego. Wewnątrzustne zdjęcia rentgenowskie zgryzu można wykonywać za pomocą błony kliszowej lub czujników cyfrowych, przy czym preferowane są systemy cyfrowe ze względu na korzyści wynikające z mniejszego narażenia pacjenta, oszczędności czasu, poprawy obrazu oraz łatwości przechowywania, wyszukiwania i transmisji obrazów. Chociaż oceny wzrokowo-dotykowe są bardziej czułe w wykrywaniu wczesnych zmian chorobowych, oceny zgryzu wiążą się ze znacznymi różnicami między badającymi i znacznym odsetkiem wyników fałszywie dodatnich lub fałszywie ujemnych. W najnowszej literaturze poruszane są badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI), dziedziny informatyki skupiającej się na opracowywaniu maszyn zdolnych naśladować ludzkie zdolności poznawcze, jako narzędzia diagnostycznego do wykrywania zmian próchnicowych na podstawie zdjęć rentgenowskich zębów. W miarę postępu technologii sztucznej inteligencji w coraz większej liczbie badań sprawdzano skuteczność diagnostyczną modeli opartych na sztucznej inteligencji, podkreślając znaczenie tworzenia niezawodnych narzędzi, takich jak sztuczna inteligencja, w celu usprawnienia procesu diagnostycznego. W licznych badaniach oceniano skuteczność modeli sztucznej inteligencji na różnych typach zdjęć rentgenowskich zębów, ze szczególnym naciskiem na zdjęcia rentgenowskie zgryzu (BWR). Sztuczną inteligencję wykorzystuje się do różnych zastosowań w zdrowiu jamy ustnej i zębów, w tym do wykrywania próchnicy, leczenia i diagnostyki endodontycznej, problemów przyzębia oraz wykrywania patologii zmian w jamie ustnej. Referencyjny zbiór danych dotyczących diagnoz próchnicy na podstawie radiogramów skrzydeł zgryzowych wykonanych przez różnych badaczy stworzył ten punkt odniesienia, który służy jako kluczowe narzędzie do porównywania wydajności diagnostycznej modeli sztucznej inteligencji z badaniami przeprowadzanymi na ludziach, podkreślając potencjalną poprawę dokładności i niezawodności, jaką sztuczna inteligencja może wnieść do diagnostyki stomatologicznej.