هوش مصنوعی چگونه آینده دندانپزشکی را شکل می دهد؟

پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) صنعت دندانپزشکی را متحول کرده است. عمل دندانپزشکی در طول تاریخ بر کار دستی تکیه داشته است. آنچه اکنون شاهد آن هستیم مرحله اولیه تحول سریع دندانپزشکی مدرن است. این را می توان به لیستی از برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی نسبت داد که برای ارتقاء هر زمینه از تشخیص دندانپزشکی تا آموزش مداوم، پیش بینی نتایج درمان تا مدیریت تمرین استفاده می شود. و خیلی بیشتر.

â € <â € <یکی از محبوب‌ترین کاربردهای دندانپزشکی هوش مصنوعی امروزه توانایی غیرعادی خود را در تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و اسکن‌های سه بعدی برای ایجاد آتل‌های سفارشی برای بریس‌هایی که می‌توان در خانه چاپ کرد، نشان می‌دهد. این به کسانی که نگرانی های ارتودنسی دارند این امکان را می دهد تا بدون مراجعه به مطب دندانپزشکی مراقبت های دندانی دیجیتال را دریافت کنند.

سایر کاربردهای هوش مصنوعی فعلی و آینده در دندانپزشکی عبارتند از: روبات های دستیار جراحی دندان, استخراج دندان شبیه سازی شده VR، برنامه های واقعیت افزوده (AR) (به عنوان مثال برای آموزش دندانپزشکی و تحلیل لبخند), تصویربرداری با اشعه ایکس دندان,تشخیص سرطان دهان با استفاده از توموگرافی انسجام نوری فناوری تصویربرداری (OCT) و غیره

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به هر سیستم یا فرآیند کامپیوتری اطلاق می شود که رفتار هوشمندانه ای از خود نشان می دهد.

اولین بار توسط آلن تورینگ در سال 1950 به عنوان یک مفهوم انتزاعی معرفی شد. با این حال، در سال‌های اخیر، پیشرفت چشمگیری در جهت توسعه ماشین‌هایی با هوش در سطح انسانی صورت گرفته است.

حوزه هوش مصنوعی عملاً هر زمینه آینده‌نگر را که می‌توانید به آن فکر کنید، پوشش می‌دهد: پردازش زبان طبیعی، رباتیک، وسایل نقلیه خودمختار، تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل تصویر، سیستم‌های خبره، شبکه‌های عصبی، زبان‌شناسی محاسباتی، علوم شناختی، فلسفه، روان‌شناسی، جامعه‌شناسی، انسان شناسی، اقتصاد، نظریه بازی، محاسبات تکاملی، بازیابی اطلاعات، بازنمایی دانش و غیره.

از این میان، شاید دو شاخه هیجان‌انگیز که دندان‌پزشکی بیشتر با آن‌ها مرتبط است، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.

هوش مصنوعی دندانپزشکی: یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

اصطلاح "یادگیری ماشینی" به کلاس گسترده ای از الگوریتم ها اشاره دارد که می توانند برای تشخیص الگو یا وظایف پیش بینی استفاده شوند.

این الگوریتم‌ها با ایجاد فرضیاتی در مورد اینکه چگونه باید بر اساس آنچه قبلاً مشاهده شده است رفتار کنند، از داده‌ها یاد می‌گیرند. سپس از این رفتار آموخته شده برای پیش بینی مشاهدات جدید استفاده می کنند.

تفاوت اصلی بین مدل‌های آماری سنتی (مانند رگرسیون) و روش‌های یادگیری ماشین در این است که مدل دوم هیچ شکل خاصی از رابطه بین متغیرهای ورودی و مقادیر خروجی را در نظر نمی‌گیرد. در عوض، مستقیماً از مثال‌ها یاد می‌گیرد.

یادگیری عمیق به فرآیندی اشاره دارد که در آن یک الگوریتم به جای تکیه بر دانش از قبل موجود، از داده های آموزشی برای ساخت مدل خود استفاده می کند. این به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا در کارهایی که هیچ رابطه واضحی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها وجود ندارد، بهتر عمل کنند.

یادگیری ماشینی سال‌هاست که در پزشکی برای پیش‌بینی پیامدهای بیماری بر اساس ویژگی‌های بیمار مانند سن یا جنسیت استفاده می‌شود. اخیراً، محققان شروع به استفاده از این فناوری برای مشکلات دندانی مانند پوسیدگی دندان (حفره) و بیماری های لثه کرده اند. در واقع، یک مطالعه اخیر نشان داد که هوش مصنوعی می تواند در تشخیص بیماری پریودنتال دقیق تر از پزشکان انسانی باشد.

یادگیری عمیق از شبکه های عصبی با چندین لایه واحد پردازش استفاده می کند. این مدل ها با تنظیم پارامترهای داخلی خود در طول زمان تا رسیدن به یک راه حل بهینه از داده ها یاد می گیرند.

این نوع مدل برای اولین بار در دهه 1980 توسعه یافت اما تا سال 2015 به طور گسترده مورد استفاده قرار نگرفت. امروزه چندین شرکت وجود دارند که از هوش مصنوعی برای تشخیص و برنامه ریزی درمان استفاده می کنند. مثلا، SmileDirectClub از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای ایجاد تصاویر سه‌بعدی از لبخند بیماران استفاده می‌کند تا پزشکان بتوانند بدون نیاز به معاینه فیزیکی، درمان‌هایشان را برنامه‌ریزی کنند.

چند نمونه از هوش مصنوعی دندانپزشکی چیست؟

استفاده از هوش مصنوعی در دندانپزشکی در حال افزایش است. روش های دندانپزشکی به طور فزاینده ای به سیستم های خودکار روی می آورند تا جایگزین روش های سنتی تر درمان شوند، زیرا می توانند کارآمدتر و دقیق تر باشند. در برخی موارد، این سیستم ها حتی از دندانپزشکان انسان نیز بهتر عمل می کنند! فهرست زیر چند نمونه از نحوه استفاده از هوش مصنوعی (AI) توسط ارائه دهندگان مراقبت های دندانی را ارائه می دهد. 

تشخیص پوسیدگی

مطالعه محققان دانشگاه هاروارد نشان داد که یک الگوریتم بهتر از دندانپزشکان آموزش دیده می تواند ضایعات پوسیدگی دندان را به دقت تشخیص دهد. این کار با استفاده از داده های بیش از 1 میلیون تصویر گرفته شده در طول امتحانات شفاهی معمول انجام شد.

نرم افزار هوش مصنوعی دندانپزشکی

توسعه نرم افزار جدید هوش مصنوعی دندان می تواند کیفیت مراقبت را بهبود بخشد و در عین حال هزینه ها را کاهش دهد. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اشعه ایکس به پزشکان کمک می کند تا علائم اولیه تومورهای سرطانی را قبل از اینکه بیش از حد بزرگ یا تهاجمی برای درمان شوند، تشخیص دهند. از دیگر برنامه های کاربردی می توان به بهبود ارتباطات بیمار از طریق شبیه سازی واقعیت مجازی و ایجاد مدل های سه بعدی شخصی از دهان آنها بر اساس داده های بیمار اشاره کرد.

ORCA Dental AI مثال خوبی از این است که چگونه هوش مصنوعی دندانی می تواند نتایج تشخیصی رادیولوژیکی با کیفیت بالا ارائه دهد. از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و ایجاد مدل های سه بعدی از دندان های آنها استفاده می کند. سپس این مدل‌ها با تصویر اصلی مقایسه می‌شوند تا مشخص شود که آیا تغییراتی از آخرین بازدید رخ داده است یا خیر. این نرم افزار همچنین تفسیر تصاویر دندانپزشکی اطلاعات را بر اساس تخصص بالینی هزاران پزشک در سراسر جهان ارائه می دهد.

مدیریت مطب دندانپزشکی

هوش مصنوعی روشی را که دندانپزشکان کار خود را انجام می دهند، نحوه تعامل آنها با بیماران و اینکه چقدر می توانند برای کارهای اداری در مقابل مراقبت از بیمار صرف کنند، تغییر می دهد.

هوش مصنوعی به ناچار آینده دندانپزشکی را شکل خواهد داد، زیرا می تواند بسیاری از کارهایی که برای اداره کلینیک دندانپزشکی انجام می شود را خودکار کند. وظایف معمولی که بهتر است به دستیار اداری هوش مصنوعی شما واگذار شود عبارتند از: برنامه ریزی بیمار، یادآوری قرار ملاقات، برنامه ریزی درمان، صورتحساب، رسیدگی به مطالبات بیمه و غیره.

بسیاری نرم افزار مدیریت مطب دندانپزشکی مبتنی بر ابر همچنین انتقال خود از سوابق کاغذی به مدارک الکترونیکی را با این امکان که به شما امکان می دهد تمام داده های خود را مستقیماً از سیستم EHR موجود خود یا سایر سیستم های نگهداری سوابق مانند نرم افزار مدیریت تمرین (PMS) وارد کنید، ساده کنید. این به معنای ورود دستی کمتر برای شما است که به نوبه خود باعث صرفه جویی در وقت شما می شود.

پولیش و تمیز کردن اتوماتیک دندان

سالانه لوازم الکترونیکی مصرفی CES از تعداد زیادی مسواک با هوش مصنوعی رونمایی کرد که مسواک زدن دندان های شما را به یک تجربه علمی تخیلی تبدیل می کند. یکی از این ابزارهای گران قیمت عبارتند از Oral-B Pro 1000 SmartSeries مسواک برقی با فناوری هوش مصنوعی داخلی.

​این دستگاه از الگوریتم های تخصصی برای تشخیص تجمع پلاک در هر سطح دندان استفاده می کند و سپس به طور خودکار آنها را با استفاده از ارتعاش اولتراسونیک پولیش می دهد. حتی می تواند بین دندان ها را بدون نیاز به ورودی کاربر تمیز کند. Oral-B نیز محدوده GeniusX را ارائه کرد ، که شامل دو مدل است: یکی برای مردان و دیگری برای زنان. هر دو به حسگرهای هوشمند مجهز شده‌اند که عادات بهداشت دهان و دندان کاربران را کنترل می‌کنند و از طریق پیام‌های صوتی یا اعلان‌های بصری بازخورد ارائه می‌کنند.

مسواک برقی Oral-B Genius AI نمونه ای از کارهایی است که هوش مصنوعی در مورد بهداشت دهان و دندان می تواند انجام دهد. این مسواک از هوش مصنوعی استفاده می‌کند که می‌آموزد چگونه دندان‌های هر کاربر را بر اساس عادت‌های منحصربه‌فرد مسواک زدن آن‌ها تمیز کند. سپس به طور خودکار الگوی تمیز کردن خود را مطابق با آن تنظیم می کند.

کاربردهای ریشه دندان

هوش مصنوعی دندانی دقت و دقتی را در تشخیص، تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌های دندانی آینده در اندودنتیکس نشان داد. به عنوان مثال، مطالعه‌ای توسط دانشگاه میشیگان نشان داد که الگوریتم‌های یادگیری عمیق تنها با استفاده از داده‌های بالینی اشعه ایکس که در طول ویزیت‌های معمول دندانپزشکی گرفته می‌شوند، می‌توانند به طور دقیق پیش‌بینی کنند که آیا درمان ریشه برای بیمارانی که پالپیت (التهاب) تشخیص داده شده است یا خیر. . این الگوریتم همچنین پیش‌بینی می‌کرد که کدام دندان پس از انجام عمل آپیکوکتومی به احتمال زیاد از بین می‌رود.

سیستم تشخیص سرطان دهان با هوش مصنوعی دندان

در سال 2012، محققان در استنفورد توسعه دادند نرم افزار هوش مصنوعی قادر به شناسایی سرطان دهان بر روی تصاویر گرفته شده از طریق دوربین گوشی های هوشمند است. این سیستم مبتنی بر یک شبکه عصبی است که بر روی بیش از 1 میلیون تصویر از بافت طبیعی و تومور آموزش دیده است. می تواند ضایعات بدخیم به قطر 0 میلی متر را تشخیص دهد. در سال 5، تیم گزارش داد که مدل آنها می تواند به درستی همه انواع سرطان های موجود در 2019٪ موارد آزمایش شده را شناسایی کند. آنها از آن زمان این فناوری را به یک برنامه تلفن همراه به نام "OScan" در دسترس برای دستگاه های iOS گسترش داده اند.

ایمپلنت های دندانی

هوش مصنوعی برای کمک به تشخیص، پیش‌بینی و بهینه‌سازی اثربخشی دستگاه‌های پزشکی کاشتنی استفاده شده است. به عنوان مثال، یک الگوریتم هوش مصنوعی توسط محققان دانشگاه کالج لندن (UCL) ایجاد شد تا به دندانپزشکان کمک کند تصمیم بگیرند که کدام بیماران بیشتر از ایمپلنت های دندانی سود می برند.

سیستم هوش مصنوعی دندان‌پزشکی از داده‌ها (یعنی گزارش عمل دندان‌پزشکی) جمع‌آوری‌شده در طول تمرین بالینی معمول استفاده می‌کند تا به آن آموزش دهد که چگونه علائم تحلیل استخوان اطراف دندان را تشخیص دهد. سپس پیش بینی می کند که آیا آنها به درمان بیشتر با ایمپلنت دندان نیاز دارند یا خیر.

پتانسیل بی حد و حصر

هوش مصنوعی مطمئناً آینده حوزه های فناوری دندانپزشکی را تغییر می دهد. این پتانسیل را دارد که نحوه دید و تعامل مردم با دندانپزشکان و همچنین نحوه طراحی و اجرای ابزارهای دندانی را تغییر دهد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند به روش های مختلفی مورد استفاده قرار گیرد:

از بهبود رفاه بیمار از طریق تشخیص و برنامه‌ریزی بهتر درمان گرفته تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تر در مورد خطرات دندانی و پیامدهای بیمار، این امر دندان‌پزشکان را توانمند می‌کند و در عین حال به آنها زمان می‌دهد تا زمان و منابع خود را در جایی که بیشتر مورد نیاز هستند متمرکز کنند. توانایی بیماران برای دسترسی به اطلاعات مربوط به شرایط سلامتی یا درمان‌های خود از هر نقطه و در هر زمان می‌تواند ارتباط بین پزشکان و بیماران را بهبود بخشد. این ممکن است منجر به بهبود نرخ انطباق و رضایت کلی در بین هر دو طرف شود.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی باید به عنوان یک دارایی مکمل در نظر گرفته شود تا جایگزینی برای تصمیم گیری انسانی در مراقبت های بهداشتی. مهم است که ما همچنان به شدت به شهود خود در تصمیم گیری های پزشکی تکیه کنیم زیرا موارد بسیاری وجود دارد که داده ها به تنهایی نمی توانند تمام پاسخ های لازم برای انتخاب آگاهانه را در اختیار ما قرار دهند. در آینده قابل پیش‌بینی، هوش مصنوعی همچنان کمک خواهد کرد و به هیچ وجه جایگزین دندانپزشکان نخواهد شد.