Yapay zeka diş hekimliğinin geleceğini nasıl şekillendiriyor?

Yapay Zekadaki (AI) gelişmeler dişçilik endüstrisinde devrim yaratıyor. Diş hekimliği uygulaması tarihsel olarak el emeğine dayanmıştır. Şu anda tanık olduğumuz şey, modern diş hekimliğinin hızlı dönüşümünün ilk aşamasıdır. Bu, diş teşhisinden sürekli eğitime, tedavi sonuçlarının tahmininden uygulama yönetimine kadar her alanı geliştirmek için kullanılan yapay zeka destekli uygulamaların büyüyen bir listesine atfedilebilir; ve daha fazlası.

â € <â € <Günümüzde yapay zekanın en popüler diş uygulamalarından biri, evde basılabilen diş telleri için özel ateller oluşturmak için x-ışınlarını ve 3D taramaları analiz etme konusundaki esrarengiz yeteneğini göstermektedir. Bu, ortodontik kaygıları olanların dişçi ofisini ziyaret etmek zorunda kalmadan dijital diş bakımı almalarını sağlar.

Diş hekimliğinde diğer mevcut ve yakın gelecekteki AI uygulamaları şunları içerir: Diş cerrahisi asistan robotları, VR Simüle Edilmiş Diş Çekimi, Artırılmış Gerçeklik (AR) uygulamaları (örn. diş eğitimi ve gülümseme analizi), diş röntgeni görüntüleme,optik koherens tomografi kullanarak ağız kanseri tespiti (OCT) görüntüleme teknolojisi, vb.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka (AI), akıllı davranış sergileyen herhangi bir bilgisayar sistemini veya sürecini ifade eder.

İlk olarak 1950 yılında Alan Turing tarafından soyut bir kavram olarak tanıtıldı. Ancak son yıllarda, insan seviyesinde zekaya sahip makineler geliştirmeye yönelik önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.

Yapay zeka alanı, neredeyse aklınıza gelebilecek tüm gelecek odaklı alanları kapsar: doğal dil işleme, robotik, otonom araçlar, konuşma tanıma, görüntü analizi, uzman sistemler, sinir ağları, hesaplamalı dilbilim, bilişsel bilim, felsefe, psikoloji, sosyoloji, antropoloji, ekonomi, oyun teorisi, evrimsel hesaplama, bilgi erişimi, bilgi temsili vb.

Bunlardan belki de diş hekimliğinin en yaygın olarak ilişkilendirildiği en heyecan verici iki dal, makine öğrenimi ve derin öğrenmedir.

Dental AI: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

"Makine öğrenimi" terimi, örüntü tanıma veya tahmin görevleri için kullanılabilecek geniş bir algoritma sınıfını ifade eder.

Bu algoritmalar, daha önce gözlemlenenlere dayanarak nasıl davranmaları gerektiğine dair varsayımlar yaparak verilerden öğrenirler. Daha sonra bu öğrenilmiş davranışı yeni gözlemler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanırlar.

Geleneksel istatistiksel modeller (regresyon gibi) ile makine öğrenimi yöntemleri arasındaki temel fark, ikincisinin girdi değişkenleri ve çıktı değerleri arasında herhangi bir özel ilişki biçimini varsaymamasıdır. Bunun yerine, doğrudan örneklerden öğrenir.

Derin öğrenme, bir algoritmanın önceden var olan bilgilere dayanmak yerine kendi modelini oluşturmak için eğitim verilerini kullandığı süreci ifade eder. Bu, girdiler ve çıktılar arasında net bir ilişkinin olmadığı görevlerde makinelerin daha iyi performans göstermesini sağlar.

Makine Öğrenimi, tıpta, yaş veya cinsiyet gibi hasta özelliklerine dayalı olarak hastalık sonuçlarını tahmin etmek için uzun yıllardır kullanılmaktadır. Daha yakın zamanlarda, araştırmacılar bu teknolojiyi diş çürümesi (boşluklar) ve diş eti hastalıkları gibi diş problemlerine uygulamaya başladılar. Aslında, yakın tarihli bir çalışma, periodontal hastalığı teşhis ederken AI'nın insan klinisyenlerinden daha doğru olabileceğini buldu.

Derin öğrenme, birden çok işlem birimi katmanına sahip sinir ağlarını kullanır. Bu modeller, optimum bir çözüme ulaşana kadar zaman içinde dahili parametrelerini ayarlayarak verilerden öğrenir.

Bu tür bir model ilk olarak 1980'lerde geliştirildi, ancak 2015 yılına kadar geniş çapta benimsenmedi. Bugün, teşhis ve tedavi planlaması için AI kullanan birkaç şirket var. Örneğin, SmileDirectClub Hastaların gülümsemelerinin 3 boyutlu görüntülerini oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanır, böylece doktorlar tedavileri fiziksel olarak incelemek zorunda kalmadan planlayabilir.

Dental AI'nın bazı örnekleri nelerdir?

Diş hekimliğinde yapay zeka kullanımı artıyor. Diş hekimliği uygulamaları, daha verimli ve kesin olabildikleri için, daha geleneksel tedavi yöntemlerinin yerini almak için giderek daha fazla otomatik sistemlere yöneliyor. Bazı durumlarda, bu sistemler insan diş hekimlerinden bile daha iyi performans gösterir! Aşağıdaki liste, Yapay Zekanın (AI) diş bakımı sağlayıcıları tarafından nasıl kullanıldığına dair birkaç örnek sunmaktadır. 

çürük tespiti

Harvard Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından yapılan bir araştırma, bir algoritmanın dişlerdeki çürük lezyonlarını eğitimli diş hekimlerinden daha doğru bir şekilde teşhis edebileceğini buldu. Bu, rutin sözlü muayeneler sırasında çekilen 1 milyondan fazla görüntüden elde edilen veriler kullanılarak yapıldı.

Diş Yapay Zeka Yazılımı

Yeni dental AI yazılımının geliştirilmesi, maliyetleri düşürürken bakım kalitesini iyileştirebilir. Örneğin, X-ışınlarını analiz etmek için yapay zekanın kullanılması, doktorların kanserli tümörler tedavi edilemeyecek kadar büyük veya istilacı hale gelmeden önce erken belirtilerini tespit etmelerine yardımcı oluyor. Diğer uygulamalar, sanal gerçeklik simülasyonları yoluyla hasta iletişimini iyileştirmeyi ve hastanın verilerine dayalı olarak ağızlarının kişiselleştirilmiş 3D modellerini oluşturmayı içerir.

ORCA Dental Yapay Zeka dental yapay zekanın nasıl yüksek kaliteli radyolojik teşhis sonuçları sağlayabileceğine iyi bir örnektir. X-ışınlarını analiz etmek ve dişlerinin 3D modellerini oluşturmak için AI algoritmalarını kullanır. Bu modeller daha sonra, son ziyaretten bu yana herhangi bir değişiklik olup olmadığını belirlemek için orijinal görüntüyle karşılaştırılır. Yazılım ayrıca, dünya çapında binlerce klinisyenin klinik uzmanlığına dayalı bilgilerin diş görüntülerinin yorumlanmasını sağlar.

Diş Hekimliği Uygulaması Yönetimi

Yapay zeka, diş hekimlerinin işlerini yapma biçimlerini, hastalarıyla etkileşim biçimlerini ve hasta bakımına kıyasla idari görevlere ne kadar zaman ayırabileceklerini değiştiriyor.

Yapay zeka, diş hekimliğinin geleceğini kaçınılmaz olarak şekillendirecek çünkü bir diş kliniğini işletmeye giden şeylerin çoğunu otomatikleştirebilir. AI yönetici asistanınıza en iyi bırakılan rutin görevler şunları içerir: Hasta planlaması, randevu hatırlatıcıları, tedavi planlaması, faturalandırma, sigorta taleplerinin işlenmesi vb.

çok bulut tabanlı diş hekimliği uygulama yönetimi yazılımı ayrıca tüm verilerinizi doğrudan mevcut EHR sisteminizden veya Uygulama Yönetim Yazılımı (PMS) gibi diğer kayıt tutma sistemlerinden içe aktarmanıza izin vererek kağıt kayıtlardan elektronik olanlara geçişinizi basitleştirin. Bu, sizin için daha az manuel giriş anlamına gelir ve bu da size değerli zaman kazandırır.

Otomatik Diş Parlatma ve Temizleme

Yıllık CES tüketici elektroniği, dişlerinizi fırçalamayı bir bilimkurgu deneyimi haline getiren bir dizi AI diş fırçasını tanıttı. Bu pahalı araçlardan biri şunları içerir: Oral-B Pro 1000 SmartSeries Dahili yapay zeka teknolojisine sahip elektrikli diş fırçası.

​Cihaz, her diş yüzeyinde plak oluşumunu tespit etmek için özel algoritmalar kullanır ve ardından ultrasonik bir titreşim kullanarak bunları otomatik olarak parlatır. Herhangi bir kullanıcı girişi gerektirmeden diş aralarını bile temizleyebilir. Oral-B ayrıca GeniusX serisini de sundu , iki model içerir: biri erkekler için diğeri kadınlar için. Her ikisi de, kullanıcıların ağız sağlığı alışkanlıklarını izleyen ve sesli uyarılar veya görsel bildirimler yoluyla geri bildirim sağlayan akıllı sensörlerle donatılmıştır.

Oral-B Genius AI elektrikli diş fırçası, ağız hijyeni söz konusu olduğunda AI'nın neler başarabileceğinin bir örneğidir. Fırça, her bir kullanıcının dişlerini benzersiz fırçalama alışkanlıklarına göre en iyi nasıl temizleyeceğini öğrenen AI kullanır. Ardından temizleme düzenini buna göre otomatik olarak ayarlar.

Endodontik Uygulamalar

Dental AI, endodontide gelecekteki diş hastalıklarını tespit etme, teşhis etme ve tahmin etmede doğruluk ve kesinlik göstermiştir. Örneğin, Michigan Üniversitesi tarafından yapılan bir araştırma, derin öğrenme algoritmalarının, yalnızca rutin diş hekimi ziyaretleri sırasında alınan X-ışınlarından elde edilen klinik verileri kullanarak pulpitis (iltihap) teşhisi konan hastalar için kök kanal tedavisinin gerekli olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin edebildiğini gösterdi. . Algoritma ayrıca bir apikoektomi prosedürü uygulandıktan sonra hangi dişin başarısız olma olasılığının daha yüksek olacağını da tahmin etti.

Dental AI Ağız Kanseri Tespit Sistemi

2012 yılında Stanford'daki araştırmacılar, AI yazılımı Akıllı telefon kameralarıyla çekilen görüntülerde ağız kanserini tanımlayabiliyor. Bu sistem, 1 milyondan fazla normal doku ve tümör görüntüsü üzerinde eğitilmiş bir sinir ağına dayanmaktadır. Çapı 0 mm kadar küçük olan malign lezyonları tespit edebilir. 5'da ekip, modellerinin test edilen vakaların %2019'ünde bulunan tüm kanser türlerini doğru bir şekilde tanımlayabildiğini bildirdi. O zamandan beri bu teknolojiyi iOS cihazları için kullanılabilen “OScan” adlı bir mobil uygulamaya genişlettiler.

İmplant Tedavisi

İmplante edilebilir tıbbi cihazların etkinliğini teşhis etmeye, tahmin etmeye ve optimize etmeye yardımcı olmak için yapay zeka uygulanmıştır. Örneğin, University College London'daki (UCL) araştırmacılar tarafından diş hekimlerinin diş implantlarından hangi hastaların en çok fayda göreceğine karar vermelerine yardımcı olmak için bir AI algoritması geliştirildi.

Dental AI sistemi, rutin klinik uygulama sırasında toplanan verileri (yani diş hekimliği muayene raporu) kullanarak dişlerin etrafındaki kemik kaybı belirtilerinin en iyi nasıl tespit edileceği konusunda onu eğitir. Daha sonra diş implantlarıyla daha fazla tedaviye ihtiyaç duyup duymayacaklarını tahmin eder.

Sınırsız Potansiyel

AI kesinlikle diş teknolojisi alanlarının geleceğini değiştiriyor. İnsanların diş hekimlerini görme ve diş hekimleriyle etkileşim biçimini ve ayrıca dişçilik aletlerinin nasıl tasarlandığını ve uygulandığını değiştirme potansiyeline sahiptir. Örneğin, AI çeşitli şekillerde kullanılabilir:

Bu, daha iyi teşhis ve tedavi planlaması yoluyla hasta refahını iyileştirmekten diş riskleri ve hasta sonuçları hakkında daha doğru tahminler yapmaya kadar, diş hekimlerini güçlendirecek ve onlara zamanlarını ve kaynaklarını en çok ihtiyaç duydukları yere odaklamaları için zaman tanıyacak. Hastaların kendi sağlık durumları veya tedavileri hakkında herhangi bir zamanda herhangi bir yerden bilgiye erişebilme yeteneği, doktorlar ve hastalar arasındaki iletişimi de iyileştirebilir. Bu, her iki taraf arasında daha iyi uyum oranlarına ve genel memnuniyete yol açabilir.

Bununla birlikte, AI'nın kullanımı, sağlık hizmetlerinde insanların karar vermesine bir alternatif olarak değil, tamamlayıcı bir varlık olarak görülmelidir. Tıbbi kararlar söz konusu olduğunda büyük ölçüde sezgilerimize güvenmeye devam etmemiz önemlidir çünkü verilerin tek başına bize bilinçli seçimler yapmak için gerekli tüm cevapları sağlayamayacağı birçok vaka vardır. Öngörülebilir gelecekte, yapay zeka hala yardımcı olmaya devam edecek ve diş hekimlerinin yerini hiçbir şekilde almayacak.