Искусственный интеллект в ортодонтии: какую роль играют нейросети в планировании лечения
Искусственный интеллект (ИИ) является одной из передовых и инновационных технологий, применяемых в различных областях жизни. Он также находит свое применение в медицине и стоматологии.
Содержание |
Основные статьи:
С развитием алгоритмов и возможностей нейросетей их роль в стоматологической практике становится все более значимой, особенно в сфере ортодонтического лечения.
Как работают нейронные сети
Нейронные сети моделируют биологический принцип функционирования мозга и состоят из большого количества взаимосвязанных «искусственных нейронов». Каждый искусственный нейрон получает входные данные, обрабатывает их и генерирует выходные значения, которые передаются следующим нейронам в сети.
Основной компонент нейронной сети — это слои нейронов. Сеть может содержать один или несколько слоев. Первый слой принимает входные данные. Каждый искусственный нейрон в этом слое представляет собой отдельный признак или атрибут данных. Следующие слои, называемые скрытыми слоями, содержат нейроны, которые обрабатывают данные и передают их дальше по сети. Последний слой — выходной — генерирует конечные прогнозы на основе входных данных. Чем больше слоев, тем сложнее обработка и тем точнее прогноз. Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 
Обучение нейронной сети происходит путем подачи большого объема данных, которые содержат входные значения и соответствующие правильные ответы или метки. Во время обучения сеть пытается определить зависимости и паттерны в данных, чтобы научиться предсказывать правильные ответы.
Для эффективной работы нейронной сети необходимо провести процесс обучения с использованием большого количества разнообразных данных. Чем больше и разнообразнее данные, тем лучше нейронная сеть может обобщать и делать точные прогнозы.
Использование нейронных сетей в медицине позволяет обрабатывать сложные медицинские данные, проводить диагностику, прогнозировать результаты лечения и помогать врачам в принятии решений. Нейронные сети могут обучаться на больших наборах данных, извлекать скрытые паттерны и связи, что позволяет достичь высокой точности в решении сложных задач.
Применение в ортодонтии
Нейронные сети играют важную роль при планировании ортодонтического лечения.
Анализ боковых ТРГ
Телерентгенография в боковой проекции до сих пор является важной составляющей планирования ортодонтического лечения. Она позволяет определить ориентиры на цефалометрических изображениях, по которым проводятся геометрические оценки в виде углов, расстояний и соотношений для сагиттального и вертикального анализа лицевого отдела черепа. До использования ИИ геометрические построения и измерения проводились с помощью ПО, однако сама идентификация ориентиров проводилась врачом.
В последние годы исследователи сосредоточились на автоматизации этого трудоемкого процесса с использованием алгоритмов ИИ. В результате метаанализа было показано, что в большинстве исследований удалось идентифицировать ориентиры с точностью до 2 мм. Это считается достаточно точным для клинических целей.
Принятие решений относительно удаления зубов
Принятие решений о необходимости удаления зубов в ортодонтическом лечении является сложным процессом, который зависит от множества факторов, включая клинические и рентгенологические данные, а также социокультурные аспекты.
В последние годы разработаны алгоритмы ИИ, которые основываются на множестве факторов, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения относительно удаления зубов. Эти алгоритмы анализируют различные параметры, включая степень скученности, положение передних зубов, перерезку и прикус, а также смыкание губ, и дают прогноз относительно необходимости удаления.
Однако стоит отметить, что эти исследования имеют свои ограничения. Так, ИИ не учитывает стоматологический статус пациента, состояние отдельных зубов и пародонта.
Клинические решения относительно удаления зубов в ортодонтическом лечении остаются сложными и требуют внимательного анализа преимуществ и недостатков каждого варианта лечения. Использование ИИ в этом контексте может служить полезным инструментом, но требует дальнейших исследований и учета различных факторов.
Определение скелетного возраста
Оценка потенциала роста и определение времени пубертатного скачка роста играют важную роль в ортодонтической коррекции. Хронологический возраст сам по себе недостаточен для оценки степени остаточного роста, так как динамика роста в подростковом возрасте сильно варьирует от человека к человеку.
Оценка скелетного возраста, основанная на рентгенологическом анализе изменений костей запястья или тел позвонков (CVM-метод), является более точным методом. Для этого врач исследует снимки на боковой ТРГ, на которой видны шейные позвонки.
Было предложено несколько подходов к автоматизации определения возраста скелета с использованием ИИ, чтобы ускорить процесс и минимизировать количество ошибок. Результаты исследований различны: некоторые обнаружили умеренное совпадение между предсказаниями ИИ и «золотым стандартом», в то время как другие показали более высокую точность.
Автор: Владимир Дмитриевич Клурфельд, главный врач стоматологической клиники.
