Zubní kaz stomatologové v současné době diagnostikují obvykle vizuálním a pohmatovým vyšetřením. Používají při tom především dentální zrcátko a zubní sondu. Pokud jsou však v zubech hluboké fisury nebo jsou zuby na sebe natlačeny příliš těsně, je včasná detekce zubních kazů komplikovaná. Mnoho kazů je tak odhaleno až v pokročilých stadiích, což má za následek náročnější ošetření nebo potřebu extrakce celého zubu.
Stále častěji si proto lékaři vypomáhají zubními rentgeny, které jsou v řadě případů už takřka nenahraditelné. Extraorální panoramatický snímek – ortopantomogram (OPG) zubaři poskytne celkový přehled a odhalí například záněty skryté u kořenů zubů. Více detailů pak ukážou intraorální snímky – bite-wingový snímek zobrazí kazy skryté mezi zuby a pod výplní, periapikální snímky zase stomatologové využívají při vyšetření a léčbě kořenových kanálků.
I když jsou tyto diagnostické metody v praxi běžně používané a jsou považovány za vysoce spolehlivé, je konečná diagnóza stále závislá hlavně na zkušenostech a úsudku ordinujícího stomatologa. Stejně jako v řadě jiných lékařských oborů, i zde se tak otevírá prostor potenciálně chybným interpretacím a možným omylům.
Zefektivnění dosavadní praxe by tak i sem mohly přinést nástroje umělé inteligence. Několik nedávných výzkumů se zaměřilo na možnosti detekce zubního kazu, kořenových zlomenin nebo hodnocení opotřebení zubu z dvourozměrných rentgenových snímků.
Každý pixel má ve stupních šedi rozdílnou intenzitu, která vyjadřuje odlišnou hustotu objektu. Algoritmy AI se mohou naučit různě husté struktury zubní tkáně rozlišovat a detekovat tak možné kazy nebo jiné defekty. Dosud provedené studie ukázaly, že AI při včasné detekci kazů vykazuje slibné výsledky a její přesnost je stejná, nebo dokonce lepší než u zkušených zubních lékařů.
Uplatnění by pak AI mohla najít také v rekonstrukční oblasti stomatologie – při navrhování a tvorbě zubních implantátů, můstků a korunek. Běžný proces přípravy zubní korunky v současné době zahrnuje preparaci zubu, sejmutí otisku, úpravu odlitku, návrh náhrady, zhotovení, odzkoušení a její konečné upevnění.
Poslední výzkumy se proto zaměřují na zefektivnění tohoto procesu. Zkoumají možnosti systémů AI pro návrh korunek z 2D hloubkových map vytvořených pomocí 3D modelů zubů. Dosavadní výsledky ukazují, že morfologie takto generovaných korunek je velmi podobná morfologii přirozených zubů, díky čemuž by mohla být výsledná léčba opět o něco více uzpůsobena specifickým potřebám jednotlivých pacientů.
Další z oblastí stomatologie, kde mohou nástroje AI najít široké uplatnění, je ortodoncie. Protože se jedná o silně individuální oblast medicíny, kde je každý pacient specifický a do procesu vstupuje velká řada proměnných, je pro ortodontistu často obtížné stanovit účinný plán léčby nebo předpovědět možné výsledky.
Při určování postupů a plánů léčby by tak AI mohla najít uplatnění například při kefalometrické analýze, segmentaci a klasifikaci zubů nebo při posouzení, zda bude při léčbě potřebná extrakce některých zubů.
Velký přínos by AI mohla mít také při predikci možných výsledků, například při grafické simulaci změn z fotografií obličeje pacienta. Názorná ukázka efektů ortodontické léčby může výrazně pomoci při komunikaci mezi pacienty a zubními lékaři, která je v ortodoncii klíčová.
(jko)
Zdroje:
1. Ding H., Wu J., Zhao W. et al. Artificial intelligence in dentistry – a review. Front Dent Med 2023; 4 : 1085251, doi: 10.3389/fdmed.2023.1085251
2. Lee J. H., Kim D. H., Jeong S. N., Choi S. H. Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. J Dent 2018; 77 : 106–111, doi: 10.1016/j.jdent.2018.07.015.
3. Kühnisch J., Meyer O., Hesenius M. et al. Caries detection on intraoral images using artificial intelligence. J Dent Res 2022; 101 (2): 158–165, doi: 10.1177/00220345211032524.
4. Ong S. H., Kim H., Song J. S. et al. Fully automated deep learning approach to dental development assessment in panoramic radiographs. BMC Oral Health 2024; 24 (1): 426, doi: 10.1186/s12903-024-04160-6.
