هوش مصنوعی در اندو (درمان ریشه دندان)

هوش مصنوعی در اندو

از آنجایی که درمان ریشه با هدف حفظ دندان ها در موقعیت عملکردی خود و جلوگیری از هر گونه عوارض بعدی انجام می شود، پیشرفت هوش مصنوعی در این زمینه می تواند فوق العاده موثر باشد.

از مزایای مکرر استفاده از هوش مصنوعی در اندودنتیکس می‌توان به تجزیه و تحلیل آناتومی کانال ریشه، تشخیص شکستگی‌های ریشه و ضایعات پری آپیکال، ارزیابی دقیق طول کار، پیش‌بینی زنده بودن سلول‌های بنیادی پالپ دندان، و پیش‌بینی میزان موفقیت روش‌های درمان مجدد اشاره کرد.

تعیین دقیق طول کار یکی از کلیدهای موفقیت آمیز درمان ریشه است. تصاویر رادیوگرافی رایج ترین روشی است که برای اندازه گیری دقیق طول کار استفاده می شود [102]. اخیراً، برخی از مطالعات گزارش داده‌اند که مدل‌های ANN به اندودنتیست‌ها در اندازه‌گیری صحیح طول کاری با شناسایی خودکار فورامن آپیکال روی تصویر پری آپیکال کمک کرده‌اند. دقت مدل های ANN بین 93 تا 95 درصد بود.

یک مزیت اساسی هوش مصنوعی تشخیص ضایعات پری آپیکال و شکستگی های عمودی ریشه قبل از درمان است. اگرچه فناوری هوش مصنوعی می‌تواند ناهنجاری‌های پری آپیکال را در روش‌های مختلف رادیوگرافی شناسایی کند، نویسندگان درباره دقت این تکنیک اختلاف نظر دارند. بنابراین، کاربرد احتمالی AI برای تشخیص ضایعات پری آپیکال در آینده باید بیشتر مورد بررسی قرار گیرد. از سوی دیگر، چند مطالعه میزان دقت بالای هوش مصنوعی را در تشخیص پایه شکستگی ریشه عمودی اعلام کردند.

دندان ها آناتومی های ریشه های مختلفی را در افراد و نژادهای مختلف نشان می دهند. از این رو، آگاهی کامل از این تغییرات برای دندانپزشکان در درمان بسیار مهم است. در سال های اخیر، زیرمجموعه های مکرر هوش مصنوعی به دندانپزشکان در تشخیص بی عیب آناتومی کانال ریشه کمک کرده است کاربرد DL را برای تشخیص وجود یا عدم وجود یک ریشه اضافی در ریشه دیستال مولر اول فک پایین در تصاویر پانوراما مورد مطالعه قرار داد. گلد استاندارد در این مطالعه مشاهده و ارزیابی دندانپزشک بر اساس تصاویر CBCT بود. نتایج دقت 86.9% را در مقایسه با روش گلد استاندارد نشان داد. بنابراین، با استفاده از هوش مصنوعی، خطاهای ناشی از تشخیص اشتباه آناتومی کانال ریشه کاهش می‌یابد.

یک موضوع تحقیقاتی جدید که توجه زیادی را در سراسر جهان به خود جلب کرده است، پیش‌بینی زنده بودن سلول‌های بنیادی پالپ دندان است. با توجه به توانایی سلول های بنیادی برای تمایز به سلول های مختلف، حفظ حیات این سلول ها بسیار مهم است. در مطالعه ای که توسط Bindal و همکاران انجام شد.، گزارش شده است که سیستم هوشمند هیبریدی می تواند تاثیر غلظت پلاکت ها را بر تکثیر سلول های بنیادی مشتق شده از دندان انسان به طور موثر تخمین بزند. به منظور آموزش این سیستم، از داده های جمع آوری شده از میزان زنده ماندن سلول های بنیادی پالپ دندان پس از کشت سلول های بنیادی در سه فرهنگ مختلف غنی شده با پلاکت استفاده شد.

پس از درمان ریشه، متغیرهای مکرر می توانند نتیجه را تحت تاثیر قرار دهند. اخیراً، ML برای ارزیابی متغیرهای متعدد مؤثر بر نتایج جراحی ریشه و در نهایت پیش‌بینی میزان موفقیت درمان استفاده شده است. متغیرهای مورد استفاده در مطالعات مختلف برای آموزش مدل‌های ML عبارتند از نوع دندان، اندازه ضایعه، نوع نقص استخوان، تراکم پر شدن ریشه، طول پر کردن ریشه، و گسترش اپیکال پست، سن و جنس. نتایج این مطالعات کاربرد ML را در ارزیابی پیش آگهی درمان ریشه پیشنهاد ‌می کند.