الرئيسية » الذكاء في طب الأسنان
الذكاء في طب الأسنان
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تستخدم الآلات لتقليد السلوك البشري الذكي. لقد حولت العديد من الصناعات من خلال الكفاءات المكتشفة حديثًا واتخاذ القرارات الداعمة. في طب الأسنان، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد الأطباء من خلال رعاية عالية الجودة للمرضى، وتبسيط البروتوكولات المعقدة من خلال توفير نتائج يمكن التنبؤ بها، وتوجيهات تشريحية مصورة للعلاج، فضلاً عن حدوث أمراض الفم والتشخيص.
تطبيق الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان
لقد تم استخدام الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان بطرق مختلفة وفي مواقف مختلفة. أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي إمكانية توفير أداة تشخيصية موثوقة لاختيار ظل الأسنان، وتصميم الترميم، والتنبؤ بتغيرات الوجه لدى المرضى الذين لديهم أطراف صناعية قابلة للإزالة، وتصميم أطقم أسنان جزئية قابلة للإزالة. فيما يلي بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر صلة بطب الأسنان:
تشخيص بسيط
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص تسوس الأسنان، حيث تبلغ دقة تحديد تسوس الأسنان في الضواحك 89%، و88% في تحديد تسوس الأسنان في الأضراس، و82% في تحديد تسوس الأسنان بين الضواحك والأضراس. يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء من خلال إنشاء مقترحات علاجية تلقائيًا بناءً على خوارزميات التعلم العميق. يمكن تصميم خطط العلاج هذه وفقًا لفلسفات علاج الأطباء والنتائج المرجوة. ومع ذلك، لا تزال خطط العلاج تقتصر على الإجراءات الترميمية البسيطة مثل الحشوات والتغطية الجزئية وترميمات التغطية الكاملة.
تفسير أشعة الأسنان
تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تفسير الصور في أشعة الأسنان. في الصور الشعاعية ثنائية الأبعاد، مثل الصور الشعاعية الرقمية، تقوم برامج الذكاء الاصطناعي بتحليل الصورة الرقمية للكشف عن التسوس باستخدام خصائص البكسل. في ورقة بحثية حديثة، تم توضيح التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي لتحديد التسوس البينية باستخدام سلسلة من الصور الشعاعية المتداخلة.
في الصور الشعاعية ثلاثية الأبعاد، مثل فحوصات التصوير المقطعي، يمكن تحقيق شرح المعالم التشريحية وتجزئة هياكل العظام والأسنان بواسطة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قدمت شركة Orca-Dental AI برامجها ذات قدرات التعليقات التوضيحية، وتقسيم الهياكل التشريحية تلقائيًا مثل الفك العلوي والسفلي والأسنان.
زرع الأسنان
كما أثبتت نماذج الذكاء الاصطناعي فائدتها في زراعة الأسنان والأطراف الاصطناعية. أظهرت الدراسات أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها للتعرف على نوع الغرسة حصلت على نتيجة دقة إجمالية تتراوح بين 93.8% إلى 98%؛ حصلت نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بنجاح التكامل العظمي أو نجاح عملية الزرع على دقة إجمالية تتراوح من 62.4% إلى 80.5%؛ وحصلت نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين تصميمات الغرسة على نتيجة دقة إجمالية قدرها 36.6% لتحسين مسامية تصميم الغرسة وطولها وقطرها.
تصميم الابتسامة
لقد كان تصميم الابتسامة أداة مفيدة للتواصل الجماعي وتحفيز المرضى. يوجد حاليًا حوالي 15 برنامجًا للذكاء الاصطناعي لتصميم الابتسامة لتصميم شكل ومحاذاة الابتسامة المستقبلية. على سبيل المثال، تم تقديم منصة تفاعلية جديدة قائمة على السحابة، Smilecloud، لدمج تصميم الابتسامة الرقمي، وخطة العلاج، وأداة الاتصال بين الأطباء والفنيين والمرضى. بمجرد تحميل بيانات المريض (الصور) المطلوبة، يبحث محرك الذكاء الاصطناعي ويقترح الأشكال الطبيعية للأسنان ومحاذاةها. يمكن للطبيب تعديل تصميم الابتسامة المقترح بشكل متعدد الاستخدامات.
تقويم الأسنان
في تقويم الأسنان، يمكن المساعدة في اتخاذ القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي. تعتمد الحاجة إلى علاج تقويم الأسنان بشكل تقليدي على الفحوصات الشاملة وتحليل المريض، ونتيجة لذلك، حققت نماذج الذكاء الاصطناعي معدل نجاح بنسبة 93٪ في التمييز بين حالات الخلع وحالات عدم الخلع. وفي بحث حديث، تم الكشف عن أن الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف نتائج تقويم الأسنان مع زيادة جاذبية الوجه وانخفاض مظهر العمر. بالإضافة إلى ذلك، تم تطبيق التعلم الآلي مؤخرًا في محاكاة علاج تقويم الأسنان للمرضى المحتملين لتصور نتائج العلاج مسبقًا.
أمراض الفم
لطالما كانت إدارة أمراض الفم صعبة بسبب الطبيعة المتعددة العوامل لأمراض الفم، مثل سرطان الفم أو تنخر عظم الفك المرتبط بالأدوية (MRONJ). في تقرير حالة تجريبي، تم استخدام نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بحدوث MRONJ. وخلصت هذه الدراسة إلى أن استخدام نموذج التعلم الآلي يمكن أن يحقق أداءً فائقًا في التنبؤ بالمقارنة مع أدوات وتقنيات التقييم التقليدية.
مع الاتجاه الحالي والتطور السريع الأخير للذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع رؤية تأثيره على طب الأسنان في المستقبل القريب جدًا. إن التطوير التدريجي للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان سيفيد الأطباء والباحثين لدمج مجالات المعرفة المختلفة وتحسين رعاية المرضى. ومع ذلك، فمن الضروري أن تكون على دراية بالأخطاء المحتملة في تفسير البيانات عبر برامج الذكاء الاصطناعي.