Точность гибридной системы, основанной на искусственном интеллекте и клинических знаниях, для обнаружения пародонтита на изображениях OPG

Пародонтит является серьезной проблемой общественного здравоохранения из-за его высокой распространенности во всем мире, значительных социально-экономических последствий и значительного воздействия на качество жизни людей. Однако пародонтит среди населения остается в значительной степени невыявленным. Крайне важно повышать осведомленность о здоровье пародонта и улучшать раннюю диагностику пародонтита, чтобы обеспечить своевременное вмешательство.

Классификация заболеваний и состояний пародонта и периимплантата 2018 года определяет четыре стадии пародонтита: от начальной стадии (стадия I) до поздней стадии (стадия IV). На II-IV стадиях необходимы комплексные лечебные мероприятия, иначе велик риск потери зуба или даже всего зубного ряда. Хотя клинические обследования считаются золотым стандартом определения стадии пародонтита, этот процесс трудоемкий и трудоемкий, требующий высококвалифицированных специалистов. Таким образом, крайне необходимы альтернативные экономически эффективные, но надежные и действенные подходы для дифференциальной диагностики пародонтита II-IV стадий, особенно в общественных местах.

Ортопантомография (ОПГ), также известная как панорамная рентгенография, представляет собой неинвазивный метод визуализации с низкой дозой, который обеспечивает комплексное изображение челюстно-лицевой области за одну процедуру. Как внеротовая рентгенограмма она имеет преимущества в получении изображения, особенно в тех случаях, когда пациенты с трудом открывают рот или у них наблюдается выраженный рвотный рефлекс, препятствующий использованию внутриротовых снимков. Таким образом, OPG, вероятно, является наиболее часто проводимой стоматологической рентгенограммой во всем мире и потенциально может служить эффективным инструментом для дифференциации пародонтита II-IV стадий в популяциях. Недавно было проведено несколько исследований по использованию ОПГ-изображений для диагностики пародонтита. Однако стратегии этих исследований основаны на рентгенографических аннотациях конкретных ориентиров, сделанных врачами, которым может не хватать убедительной точности. Кроме того, только рентгенограммы высокого качества могут быть ценным дополнением для диагностики пародонтита, поэтому большое количество доступных ОПГ-изображений с наложением анатомических структур, непропорциональным увеличением изображения, искажением и размытием может снизить генерализацию разработанной системы.

Искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом в различных областях медицины, включая стоматологию. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта, особенно методы глубокого обучения, продемонстрировали замечательные возможности в анализе изображений, распознавании образов и принятии решений. В последние годы интеграция технологий искусственного интеллекта в стоматологию открыла новые возможности для повышения точности и эффективности диагностики. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут распознавать некоторые особенности изображений OPG, незаметные для человеческого глаза, что позволяет обнаруживать незначительную потерю костной массы и достигать более точной диагностики стадии пародонта.

Примечательно, что результаты нашего недавнего исследования показали, что гибридная система, сочетающая алгоритмы искусственного интеллекта и клинические знания, имеет хорошие результаты для дифференциации пародонтита стадий II-IV. В процессе разработки этой гибридной системы использовалась только клиническая информация, предоставленная опытными специалистами, без использования рентгенографических аннотаций. Несмотря на многообещающий потенциал гибридной системы, разработанной на основе нашего первоначального исследования, важно продолжить ее обучение и проверку на различных независимых популяциях, поскольку правило прогнозирования, полученное на основе одной выборки, может работать лучше в другой выборке/популяции. Кроме того, есть основания предположить, что изображения ОПГ, полученные с разных машин, могут существенно повлиять на точность разрабатываемой гибридной системы. Поэтому логично провести многоцентровое исследование для сбора различных изображений ОПГ из различных центров по всему миру, и этот набор данных будет использоваться для дальнейшего обучения и проверки гибридной системы, обеспечивая ее точность и эффективность в диагностике пародонтита.

В этом исследовании мы сравним диагностические характеристики новой гибридной системы на основе искусственного интеллекта (индексный тест) с группой экспертов (эталонный стандарт). Эксперты самостоятельно оценят все рентгенограммы и придут к соглашению, если между ними будут обнаружены расхождения.