ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ТЕРАПЕВТИЧНІЙ СТОМАТОЛОГІЇ
DOI:
https://doi.org/10.11603/2311-9624.2025.3.15873Ключові слова:
штучний інтелект; реставрація зубів; ендодонтія; пародонтологія; захворювання слизової ротової порожнини.Анотація
Штучний інтелект швидко й радикально трансформує стоматологічну галузь. Його вплив особливо сильно відчувається в здатності миттєво й ефективно аналізувати широкий спектр візуальної інформації при різних стоматологічних захворюваннях. Метою дослідження було провести огляд літературних даних щодо застосування ШІ в терапевтичній стоматології й оцінити їх із позиції, що засвідчує його все більшу роль у цій галузі. До огляду включено близько 25 наукових публікацій авторів, сфера інтересів яких стосувалася досліджень використання штучного інтелекту в галузі терапевтичної стоматології. Пошук даних проводився в науковометричних базах PubMed і Google Scholar. Дослідження включало аналіз оригінальних наукових статей, мініоглядів і систематичних оглядів. При цьому зверталась увага на вже наявні дані щодо використання ШІ лікарями-стоматологами, переваги й недоліки та, відповідно, перспективи подальших досліджень. Матеріали та методи. ШІ та нейронні мережі використовують у реставраційній стоматології для виявлення карієсу або недоліків реставрацій зубів, а також полегшення вибору методу лікування твердих тканин зуба [21]. Він допомагає діагностувати захворювання ендодонта, аналізуючи рентгенограми за ознаками періапікальних уражень, переломів коренів та інших проблем, допомагає в плануванні лікування, оцінюючи такі фактори, як анатомія зуба, ступінь інфікування й дані про пацієнта. У пародонтології технології штучного інтелекту займаються аналізом і порівнянням даних обстеження пацієнта за тривалий час, щоб дати можливості лікарю об’єктивно оцінити клінічну ситуацію та розробити чіткий, ефективний і персоналізований план лікування [1; 31]. Перспективним є використання штучного інтелекту в онкостоматології, зокрема в питаннях діагностики та лікування раку ротової порожнини й різних передракових станів. Використання штучного інтелекту, беззаперечно, є величезним проривом у галузі стоматології. Варто відзначити позитивні моменти цієї методики в підвищенні точності діагностики різних стоматологічних захворювань і підході до планування лікування, зокрема в онкостоматології, де швидкість і точність отримання результатів може зберегти пацієнту життя. Але разом із тим варто зазначити той факт, що штучний інтелект, хоча і є цінним інструментом, проте повинен доповнювати, а не замінювати медичних працівників, адже не повністю є з’ясованими питання можливих помилок і, відповідно, відповідальності за них. Висновок. Тому, аналізуючи всі дані, можна сказати, що роль клініциста була й повинна залишатися центральною в діагностиці та плануванні лікування, а технологіям штучного інтелекту відводиться роль незамінного помічника.
Посилання
Ahmed N., Abbasi M. S., Zuberi F., Qamar W., Halim M. S. B., Maqsood A., Alam M. K. Artificial Intelligence Techniques: Analysis, Application, and Outcome in Dentistry – A Systematic Review. Biomed Res Int. 2021. DOI: 10.1155/2021/9751564
Bernauer S. A., Zitzmann N. U., Joda T. The Use and Performance of Artificial Intelligence in Prosthodontics: A Systematic Review. Sensors. 2021. T. 21, № 19. P. 6628. DOI: 10.3390/s21196628
Bichu Y. M., Hansa I., Bichu A. Y., Premjani P., Flores-Mir C., Vaid N. R. Applications of artificial intelligence and machine learning in orthodontics: a scoping review. Prog Orthod. 2021. T. 22, № 1. P. 18. DOI: 10.1186/s40510-021-00361-9
Bianchi J., Mendonca G., Gillot M., Oh H., Park J., Turkestani N. A., et al. Three-dimensional digital applications for implant space planning in orthodontics: A narrative review. J World Fed Orthod. 2022. T. 11, № 6. P. 207–215. DOI: 10.1016/j.ejwf.2022.10.006
Bonny T., Al Nassan W., Obaideen K., Al Mallahi M. N., Mohammad Y., El-Damanhoury H. M. Contemporary Role and Applications of Artificial Intelligence in Dentistry. F1000Res. 2023. T. 12. P. 1179. DOI: 10.12688/f1000research.140204.1
Bornes R. S., Montero J., Correia A. R. M., Rosa N. R. D. N. Use of bioinformatic strategies as a predictive tool in implant supported oral rehabilitation: A scoping review. J Prosthet Dent. 2023. T. 129, № 2. P. 322.e1–322.e8. DOI: 10.1016/j.prosdent.2022.12.011
Al Turkestani N., Bianchi J., Deleat-Besson R., Le C., Tengfei L., Prieto J. C., et al. Clinical decision support systems in orthodontics: A narrative review of data science approaches. Orthod Craniofac Res. 2021. Suppl. 2. P. 26–36. DOI: 10.1111/ocr.12492.
Gili T., Di Carlo G., Capuani S., Auconi P., Caldarelli G., Polimeni A. Complexity and data mining in dental research: A network medicine perspective on interceptive orthodontics. Orthod Craniofac Res. 2021. Suppl. 2. P. 16–25. DOI: 10.1111/ocr.12520
Goncharuk-Khomyn M., Noenko I., Cavalcanti A. L., Adigüzel Ö., Dubnov A. Artificial Intelligence in Endodontics: Relevant Trends and Practical Perspectives. Ukrainian Dent J. 2023. T. 2, № 1. P. 96–101. DOI: 10.56569/UDJ.2.1.2023.96-101
Karobari M. I., Adil A. H., Basheer S. N., Murugesan S., Savadamoorthi K. S., Mustafa M., et al. Evaluation of the Diagnostic and Prognostic Accuracy of Artificial Intelligence in Endodontic Dentistry: A Comprehensive Review of Literature. Comput Math Methods Med. 2023. 2023:7049360. DOI: 10.1155/2023/7049360
Ossowska A., Kusiak A., Świetlik D. Artificial Intelligence in Dentistry – Narrative Review. Int J Environ Res Public Health. 2022. T. 19, № 6. P. 3449. DOI: 10.3390/ijerph19063449
Orhan K., Bayrakdar I.S., Ezhov M., et al. Evaluation of artificial intelligence for detecting periapical pathosis on cone-beam computed tomography scans. Int Endod J. 2020. Т. 53. P. 680–689. DOI: 10.1111/iej.13265
Carrillo-Perez F., Pecho O. E., Morales J. C., Paravina R. D., Della Bona A., Ghinea R., et al. Applications of artificial intelligence in dentistry: A comprehensive review. J Esthet Restor Dent. 2022. T. 34, № 1. P. 259–280. DOI: 10.1111/jerd.12844
Ding H., Wu J., Zhao W., Matinlinna J. P., Burrow M. F., Tsoi J. K. H. Artificial intelligence in dentistry – A review. Front Dent Med. 2023. T. 4. P. 1085251. DOI: 10.3389/fdmed.2023.1085251
Geetha V., Aprameya K. S., Hinduja D. M. Dental caries diagnosis in digital radiographs using back-propagation neural network. Health Inf Sci Syst. 2020. T. 8. P. 1–14. DOI: 10.1007/s13755-019-0096-y
Minnema J., Ernst A., van Eijnatten M., Pauwels R., Forouzanfar T., Batenburg K. J., Wolff J. A review on the application of deep learning for CT reconstruction, bone segmentation and surgical planning in oral and maxillofacial surgery. Dentomaxillofac Radiol. 2022. T. 51, № 7. P. 20210437. DOI: 10.1259/dmfr.20210437
Pauwels R., Brasil D. M., Yamasaki M. C., et al. Artificial intelligence for detection of periapical lesions on intraoral radiographs: Comparison between convolutional neural networks and human observers. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2021. T. 131. P. 610–616. DOI: 10.1016/j.oooo.2021.01.018
Schwendicke F., Samek W., Krois J. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges. J Dent Res. 2020. T. 99, № 7. P. 769–774. DOI: 10.1177/0022034520915714
Revilla-León M., Gómez-Polo M., Vyas S., Barmak B. A., Gallucci G. O., Att W., Krishnamurthy V. R. Artificial intelligence applications in implant dentistry: A systematic review. J Prosthet Dent. 2023. T. 129, № 2. P. 293–300. DOI: 10.1016/j.prosdent.2021.05.008
Hung K., Montalvao C., Tanaka R., Kawai T., Bornstein M. M. The use and performance of artificial intelligence applications in dental and maxillofacial radiology: A systematic review. Dentomaxillofac Radiol. 2020. T. 49, № 1. P. 20190107. DOI: 10.1259/dmfr.20190107
Hung K. F., Yeung A. W. K., Bornstein M. M., Schwendicke F. Personalized dental medicine, artificial intelligence, and their relevance for dentomaxillofacial imaging. Dentomaxillofac Radiol. 2023. T. 52, № 1. P. 20220335. DOI: 10.1259/dmfr.20220335
Wenzel A. Radiographic modalities for diagnosis of caries in a historical perspective: from film to machine-intelligence supported systems. Dentomaxillofac Radiol. 2021. T. 50, № 5. P. 20210010. DOI: 10.1259/dmfr.20210010
Keskin C., Kele A. Digital Applications in Endodontics. J Exp Clin Med. 2021. T. 38, № 3s. P. 168–174.
Kim B. S., Yeom H. G., Lee J. H., et al. Deep learning-based prediction of paresthesia after third molar extraction: a preliminary study. Diagnostics. 2021. T. 11. P. 1572. DOI: 10.3390/diagnostics11091572
Khanagar S. B., Alfadley A., Alfouzan K., Awawdeh M., Alaqla A., Jamleh A. Developments and Performance of Artificial Intelligence Models Designed for Application in Endodontics: A Systematic Review. Diagnostics. 2023. T. 13, № 3. P. 414. DOI: 10.3390/diagnostics13030414
Liu Z., Liu J., Zhou Z., et al. Differential diagnosis of ameloblastoma and odontogenic keratocyst by machine learning of panoramic radiographs. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2021. T. 16. P. 415–422. DOI: 10.1007/s11548-021-02309-0
Liu J., Chen Y., Li S., Zhao Z., Wu Z. Machine learning in orthodontics: Challenges and perspectives. Adv Clin Exp Med. 2021. T. 30, № 10. P. 1065–1074. DOI: 10.17219/acem/138702
Machoy M. E., Szyszka-Sommerfeld L., Vegh A., Gedrange T., Woniak K. The ways of using machine learning in dentistry. Adv Clin Exp Med. 2020. T. 29, № 3. P. 375–384. DOI: 10.17219/acem/115083
Nguyen T. T., Larrivée N., Lee A., Bilaniuk O., Durand R. Use of Artificial Intelligence in Dentistry: Current Clinical Trends and Research Advances. J Can Dent Assoc. 2021. Т. 87. L7.
Pethani F. Promises and perils of artificial intelligence in dentistry. Aust Dent J. 2021. T. 66, № 2. P. 124–135. DOI: 10.1111/adj.12812
Puladi B., Gsaxner C., Kleesiek J., Hölzle F., Röhrig R., Egger J. The impact and opportunities of large language models like ChatGPT in oral and maxillofacial surgery: a narrative review. Int J Oral Maxillofac Surg. 2024. T. 53, № 1. P. 78–88. DOI: 10.1016/j.ijom.2023.09.005
Subramanian A. K., Chen Y., Almalki A., Sivamurthy G., Kafle D. Cephalometric Analysis in Orthodontics Using Artificial Intelligence – A Comprehensive Review. Biomed Res Int. 2022. DOI: 10.1155/2022/1880113
Siddiqui T. A., Sukhia R. H., Ghandhi D. Artificial intelligence in dentistry, orthodontics and orthognathic surgery: A literature review. J Pak Med Assoc. 2022. Suppl. 1(2). P. S91–S96. DOI: 10.47391/JPMA.AKU-18
Thurzo A., Urbanová W., Novák B., et al. Where is the Artificial Intelligence Applied in Dentistry? Systematic Review and Literature Analysis. Healthcare. 2022. T. 10, № 7. P. 1269. DOI: 10.3390/healthcare10071269
Hung K., Yeung A. W. K., Tanaka R., Bornstein M. M. Current Applications, Opportunities and Limitations of AI for 3D Imaging in Dental Research and Practice. Int J Environ Res Public Health. 2020. T. 17, № 12. P. 4424. DOI: 10.3390/ijerph17124424
Huang H., Zheng O., Wang D., Yin J., Wang Z., Ding S., et al. Chat GPT for shaping the future of dentistry: the potential of multi-modal large language model. Int J Oral Sci. 2023. T. 15, № 1. P. 29. DOI: 10.1038/s41368-023-00239-y
Макєєв В.Ф., Щерба П.П. Штучний інтелект у стоматології. Частина 1. Сучасна стоматологія. 2024. № 3. С. 95–104. DOI: 10.33295/1992-576X-2024-3-95.
Бульбук О. І., Бульбук О. В., Шутак О. В., Сухоребський Ю. І. Штучний інтелект у сучасній стоматології (огляд літератури). Art of Medicine. 2025. Т. 2, № 34. С. 101–107. DOI: 10.21802/artm.2025.2.34.101
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.