AI mengubah wajah ortodontik

English

简体中文 繁體中文 English Filipino हिन्दी Hmong Bahasa Indonesia 日本語 Basa Jawa 한국어 ພາສາລາວ Bahasa Melayu മലയാളം ဗမာစာ سنڌي தமிழ் ไทย Tiếng Việt Afrikaans Shqip العربية አማርኛ Հայերեն Azərbaycan dili Euskara Беларуская мова বাংলা Bosanski Български Català Cebuano Chichewa Corsu Italiano Hrvatski Čeština‎ Dansk Nederlands Esperanto Eesti Suomi Frysk Galego ქართული Ελληνικά ગુજરાતી Kreyol ayisyen Deutsch Français Harshen Hausa Ōlelo Hawaiʻi עִבְרִית Magyar Íslenska Igbo Gaeilge ಕನ್ನಡ Қазақ тілі ភាសាខ្មែរ كوردی‎ Кыргызча Latin Latviešu valoda Lietuvių kalba Lëtzebuergesch Македонски јазик Malagasy Maltese Te Reo Māori मराठी Монгол नेपाली Norsk bokmål پښتو فارسی Polski Português ਪੰਜਾਬੀ Română Русский Samoan Gàidhlig Српски језик Sesotho Shona සිංහල Slovenčina Slovenščina Afsoomaali Español Basa Sunda Kiswahili Svenska Тоҷикӣ తెలుగు Türkçe Українська اردو O‘zbekcha Cymraeg isiXhosa יידיש Yorùbá Zulu

Kecerdasan buatan (AI) sedang diterapkan di berbagai bidang gigi. Ortodontik tidak terkecuali, dengan algoritme kecerdasan buatan dan aplikasi pembelajaran mesin yang digunakan untuk diagnosis, perencanaan perawatan, dan pemantauan AI.

Banyak penelitian dan inovasi telah mengusulkan – dan mengungkap – cara-cara di mana Kecerdasan Buatan dapat berperan dalam dunia ortodontik sejak perangkat lunak berbasis cloud Invisalign Perangkat lunak ClinCheck diperkenalkan ke pasar pada tahun 1998.

Algoritma ClinCheck telah memungkinkan dokter untuk memetakan dan menghitung kekuatan menit yang dibutuhkan untuk menggerakkan gigi pasien dengan presisi yang tepat. Dengan inovasi AI Gigi ini, dokter dapat melihat catatan pasien dari jarak jauh di layar komputer mereka sambil memberi mereka umpan balik waktu nyata tentang seberapa baik kemajuan mereka.

Aplikasi AI untuk ortodontik

Teknologi AI yang diterapkan dalam ortodontik telah berkembang dari waktu ke waktu, tetapi premis dasarnya tetap tidak berubah. Biasanya menggunakan data digital yang dikumpulkan oleh sensor yang terpasang pada kawat gigi pasien atau perangkat lain, algoritme pembelajaran mesin membuat model 3D yang disesuaikan dari mulut mereka berdasarkan pengukuran ini. Gambar-gambar virtual ini kemudian digunakan sebagai titik referensi untuk merencanakan perawatan individual.

Ortodontis menggunakan AI untuk menggabungkan pencitraan 3D dan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data digital yang berkontribusi pada apa yang akan menjadi potret komprehensif karakteristik gigi, rahang, dan wajah pasien.

Seperti yang akan Anda lihat di artikel ini, kami bahkan dapat menggunakan informasi ini untuk memprediksi perubahan masa depan pada gigi dan rahang Anda — dan manfaat memiliki informasi tersebut bisa sangat besar. mari kita lihat beberapa contoh praktis.

Perencanaan perawatan AI

Jaringan saraf tiruan perceptron multilayer digunakan untuk membantu ortodontis merumuskan rencana perawatan mereka. Ini dapat digunakan untuk memprediksi berapa banyak pergerakan gigi yang diperlukan untuk setiap pasien berdasarkan rangkaian fitur gigi yang unik. Ini membantu dokter membuat keputusan yang lebih tepat tentang pasien mana yang membutuhkan kawat gigi atau perawatan lain. Teknologi ini juga memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi.

​​Untuk mencapai hasil ortodontik yang memuaskan, perencanaan perawatan AI harus dilakukan secara sistematis dan prosesnya harus mencakup evaluasi semua data yang tersedia termasuk: Riwayat pasien, pemeriksaan klinis, radiografi, foto, model, model studi, analisis sefalometrik, dan pencitraan 3D seperti pemindaian tomografi komputer balok kerucut. Pembedahan ortognatik mungkin diperlukan jika ada perbedaan yang signifikan antara penampilan wajah dan oklusi.

Perencanaan perawatan AI untuk ortodontik menjadi lebih umum karena kemampuannya untuk memberikan informasi yang akurat tentang anatomi dan fungsi pasien. Penggunaan teknologi ini telah terbukti meningkatkan akurasi jika dibandingkan dengan metode tradisional. Ini juga memberi dokter alat tambahan yang dapat membantu memandu pengambilan keputusan mereka selama tahap diagnosis dan perencanaan.

Contohnya adalah Perangkat lunak perencanaan perawatan AI Studio Pro 4 dari Henry Schein Ortodontik. Kecerdasan buatan di sini dirancang untuk membantu pasien menemukan desain senyum yang ideal berdasarkan bentuk wajah, usia, jenis kelamin, etnis, dan faktor lainnya. Ini juga membantu mereka memilih di antara ratusan pilihan pelurus gigi atau kawat gigi yang tersedia. Dengan demikian, penggunaan AI membantu mengurangi beban kerja penilaian dokter gigi sekaligus meningkatkan akurasi diagnostik.

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dalam ortodontik

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) memiliki keunggulan dapat belajar dari pengalaman tanpa memerlukan pemrograman atau pelatihan oleh ahli manusia. Ia juga mampu mempelajari hubungan yang kompleks di antara variabel-variabel yang seharusnya membutuhkan pengkodean manual yang ekstensif.

Dengan demikian, ini memungkinkan ANN untuk melakukan tugas yang sebelumnya dianggap tidak mungkin menggunakan metode tradisional. Diterapkan untuk merencanakan prosedur ortodontik, JST dapat memprediksi berapa banyak pergerakan gigi yang akan terjadi di setiap tahap tindakan yang direncanakan. Sistem kemudian menyarankan tindakan alternatif berdasarkan prediksinya. Jika salah satu dari alternatif ini menghasilkan hasil yang kurang optimal, dokter dapat memodifikasi rencana tersebut.

AI memprediksi keputusan ekstraksi

Untuk waktu yang lama, pertanyaan apakah ekstraksi atau tidak telah menjadi isu yang diperdebatkan dalam ortodontik – dengan perbedaan signifikan yang dicatat dalam keputusan praktisi ortodontik yang berbeda.

Dalam upaya untuk meminimalkan subjektivitas relatif dalam membuat keputusan ekstraksi, jaringan saraf tiruan (JST) diadopsi sebagai bagian dari studi oleh Departemen Ortodontik di Rumah Sakit Stomatologi China Barat untuk mengembangkan sistem yang mampu membuat prediksi berdasarkan pola ekstraksi.

Menurut artikel penelitian, JST ini mampu memprediksi keputusan ekstraksi dengan akurasi 94 persen. Selain itu, sistem mencetak 84.2% dan 92.8%, masing-masing untuk penentuan pola ekstraksi dan penentuan pola penjangkaran.

Studi menunjukkan bahwa JST dapat menampilkan kelayakan beberapa opsi ekstraksi sehingga memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar bagi ortodontis. Dengan menyoroti faktor-faktor penting seperti anchorage, bahkan dapat memprediksi jumlah resistensi terhadap pergerakan gigi yang tidak diinginkan.

Departemen Ortodontik di Rumah Sakit Stomatologi China Barat dilatih ttiga jaringan saraf dengan 302 kasus untuk menentukan apakah pasien memerlukan pencabutan gigi.

Hasil dari studi yang dilakukan oleh model jaringan saraf Departemen menghasilkan akurasi prediksi ekstraksi yang mencapai 94 persen – lebih tinggi dari model prediksi sebelumnya. Khususnya, dikatakan sebagai salah satu studi pertama, jika bukan yang pertama, untuk membuat prediksi penggunaan penjangkaran maksimum oleh JST. Pada 92.8 persen, tingkat akurasi menunjukkan bahwa ANN berpotensi membantu ortodontis dalam membuat rencana perawatan yang sangat rinci.

Kesimpulan

Selain digunakan sebagai alat bantu yang akurat untuk diagnostik, perencanaan perawatan, dan prediksi hasil prosedural, dalam artikel ini kami telah melihat kekuatan sistem AI yang sepenuhnya otomatis. Mereka memiliki keuntungan tambahan yang sangat efisien serta penghemat waktu yang besar. Mereka tidak memerlukan intervensi atau pengawasan manusia selama operasi mereka. Tidak perlu menghabiskan waktu berjam-jam untuk memasukkan data ke dalam komputer secara manual yang akan menghabiskan waktu klinis yang berharga.

Sistem AI ini mungkin berguna untuk pendukung keputusan klinis, sehingga meningkatkan akurasi diagnosis. Ortodontis dapat menggunakan sistem Kecerdasan Buatan untuk membantu mereka membuat keputusan tentang perawatan pasien seperti apakah mereka harus mencabut gigi sebelum memasang kawat gigi pada pasien.

Yang mengatakan, dokter harus selalu mengandalkan penilaian mereka sendiri yang berpengalaman. Cara terbaik untuk memastikan bahwa sistem tidak menggantikan penilaian manusia adalah dengan menggunakannya bersama alat dan metode lain. Misalnya, rencana perawatan ortodontik sering dibuat dengan perangkat lunak desain berbantuan komputer dan teknik menggambar tangan tradisional. Hal ini memungkinkan ortodontis memiliki akses ke semua informasi yang tersedia sekaligus sambil tetap mengandalkan pengalamannya saat membuat keputusan penting.