#PAGE_PARAMS# #ADS_HEAD_SCRIPTS# #MICRODATA#

Artificial intelligence in dentistry: from second reading of bite-wing radiographs to dental practice management


Authors: Roman Šmucler
Authors‘ workplace: Asklepion – Lasercentrum Praha 1;  1. lékařská fakulta UK v Praze 2;  Slovenská zdravotnícka univerzita v Bratislave, Slovensko 3
Published in: Čas. Lék. čes. 2026; 165: 210-214
Category: Review Article

Overview

Artificial intelligence is moving in dentistry from experimental applications to practical tools for diagnosis, patient communication and practice management. The most mature field is the analysis of imaging data, including bite-wing, periapical and panoramic radiographs and cone-beam computed tomography. Human reading of bite-wing radiographs, particularly for early approximal enamel caries, is associated with substantial under-detection; in the ADEPT study dentists without artificial intelligence support detected 44.3% of enamel-only proximal lesions, compared with 75.8% with such support. The 31.5 percentage-point difference is a more accurate interpretation of the often mentioned “one third” figure than a general statement about a 30% error rate in dental radiography.

Safe implementation requires the use of artificial intelligence as a second reader, clinical review of false-positive findings and retention of clinician responsibility. Additional value lies in explaining treatment alternatives, documenting informed consent, providing 24/7 reception services, multilingual communication, automated scheduling, postoperative follow-up, ambient documentation and support for coding and reimbursement.

Keywords:

informed consent – artificial intelligence – Dentistry – bite-wing radiography – dental caries – health records – practice management


Sources
  1. Šmucler R. Současné možnosti a výzvy využití umělé inteligence ve stomatologii. In: Volný O, Gřunděl A (eds.). Umělá inteligence (AI) ve zdravotnictví. EEZY Publishing, Praha, 2026 : 318–331.
  2. Zogala D. Využití umělé inteligence v zobrazovacích metodách. Čas Lék Čes 2023; 162 : 279–282.
  3. Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial intelligence in dentistry: chances and challenges. J Dent Res 2020; 99 : 769–774.
  4. Schwendicke F, Tzschoppe M, Paris S. Radiographic caries detection: a systematic review and meta-analysis. J Dent 2015; 43 : 924–933.
  5. Devlin H, Williams T, Graham J, Ashley M. The ADEPT study: a comparative study of dentists' ability to detect enamel-only proximal caries in bitewing radiographs with and without the use of AssistDent artificial intelligence software. Br Dent J 2021; 231 : 481–485.
  6. Albano D, Galiano V, Basile M et al. Artificial intelligence for radiographic imaging detection of caries lesions: a systematic review. BMC Oral Health 2024; 24 : 274.
  7. Giannakopoulos K, Kavadella A, Paraskevis D et al. Evaluating AI diagnostic accuracy in approximal dental caries detection on bitewing radiographs. Clin Oral Investig 2026; 30 : 207.
  8. Bayati M, Alizadeh Savareh B, Ahmadinejad H et al. Advanced AI-driven detection of interproximal caries in bitewing radiographs using YOLOv8. Sci Rep 2025; 15 : 4641.
  9. Li Y, Cui Z, Mei L et al. A novel AI-powered radiographic analysis surpasses specialists in stage II–IV periodontitis detection: a multicenter diagnostic study. NPJ Digit Med 2025; 8 : 691.
  10. Kazimierczak N, Sultani N, Chwarścianek N et al. Detection accuracy of an AI platform for dental treatment features on panoramic radiographs –⁠ tooth -⁠ and patient-level analyses. Sci Rep 2026; 16 : 2436.
  11. Slashcheva LD, Schroeder K, Heaton LJ et al. Artificial intelligence-produced radiographic enhancements in dental clinical care: provider and patient perspectives. Front Oral Health 2025; 6 : 1473877.
  12. Doležal T, Doležal A. Užití umělé inteligence při poskytování zdravotních služeb a poučení pacienta. Čas Lék Čes 2025; 164 : 324–327.
  13. Metodický pokyn poskytovatelům zdravotních služeb k problematice umělé inteligence pro klinickou praxi. Věstník MZ ČR 2025; 20 : 3–26. Dostupné na: https://mzd.gov.cz/wp-content/uploads/2025/11/Vestnik-MZD_20-2025.pdf
  14. Olson KD, Meeker D, Troup M et al. Use of ambient AI scribes to reduce administrative burden and professional burnout. JAMA Netw Open 2025; 8: e2534976.
  15. Ettlerová T. Ambientní umělá inteligence pro tvorbu zdravotnické dokumentace: přehled evidence, legislativního rámce a praktické implementace v klinické praxi. Čas Lék Čes 2026; 165 : 203–209.
  16. Houba R, Böhmová H, Černý J et al. Stomatologické výkony v roce 2026. Pravidla a podmínky pro vykazování a úhradu ambulantních stomatologických služeb hrazených z veřejného zdravotního pojištění pro rok 2026. Česká stomatologická komora, Praha, 2025.
  17. Doležal T, Doležal A. Povinnosti poskytovatelů zdravotních služeb při využívání systémů umělé inteligence podle Aktu o umělé inteligenci. Čas Lék Čes 2026; 165 : 159–162.
  18. Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) 2016/679 ze dne 27. dubna 2016 o ochraně fyzických osob v souvislosti se zpracováním osobních údajů a o volném pohybu těchto údajů (obecné nařízení o ochraně osobních údajů).
  19. Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) 2024/1689 ze dne 13. června 2024, kterým se stanoví harmonizovaná pravidla pro umělou inteligenci (akt o umělé inteligenci).
  20. Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) 2017/745 ze dne 5. dubna 2017 o zdravotnických prostředcích.
  21. Nařízení Evropského parlamentu a Rady (EU) 2017/746 ze dne 5. dubna 2017 o diagnostických zdravotnických prostředcích in vitro.
       
Labels
Addictology Allergology and clinical immunology Angiology Audiology Clinical biochemistry Dermatology & STDs Paediatric gastroenterology Paediatric surgery Paediatric cardiology Paediatric neurology Paediatric ENT Paediatric psychiatry Paediatric rheumatology Diabetology Pharmacy Vascular surgery Pain management Dental Hygienist
Login
Forgotten password

Enter the email address that you registered with. We will send you instructions on how to set a new password.

Login

Don‘t have an account?  Create new account

#ADS_BOTTOM_SCRIPTS#