بیماری لثه
کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و پیش‌بینی نتایج درمانی بیمارانِ مبتلا به بیماری لثه ایمپلنت یا پری‌ایمپلنت

0

در پی بیماری لثه ایمپلنت یا پری‌ایمپلنت ، بافت و استخوان اطراف ایمپلنت دندان دچار عفونت می‌شود. تقریباً یک‌چهارم از بیماران مبتلابه بیماری لثه ایمپلنت از این عفونت رنج می‌برند. در حال حاضر، هیچ راهکار قابل‌اطمینانی برای ارزیابی نحوه واکنش بیماران به درمان این عرضه وجود ندارد. به همین منظور، تیمی به سرپرستی دانشکده دندانپزشکی دانشگاه میشیگان موفق به ساخت یک الگوریتم یادگیری ماشین شده تا خطراتِ پس از درمان بیماری لثه ایمپلنت را با کمک هوش مصنوعی ارزیابی کند.
این الگوریتم «دکانولوشن سریع و قویِ پروفایل بیان » یا به‌اختصار «FARDEEP» نامیده شده است. محققان از الگوریتم FARDEEP برای تحلیل بافت‌های نمونه‌ی گروهی از بیمارانِ مبتلا به بیماری لثه ایمپلنت یا پری‌ایمپلنت استفاده کردند . این بیماران خدمات درمان ترمیمی نیز دریافت می‌کردند. محققان، فراوانیِ باکتری‌های مضر و عفونت‌های خاصی را که سلول‌های ایمنی را به مبارزه وادار می‌کند ، در هر نمونه اندازه گرفتند. به گفته‌ی «یو لئو لی »، نویسنده اصلی مقاله و استادیار دندانپزشکی، بیمارانی که کمتر در معرض ابتلا به بیماری پریودنتال یا پیرادندانی قرار داشتند ، دارای سلول‌های ایمنی بیشتری بودند. این سلول‌ها نقش مؤثری در مهار عفونت‌های باکتریایی دارند . سلول‌هایی که نتایج بهتری برای بیماران ایمپلنت به ارمغان می‌آورند، می‌توانند نگرش‌های سنتی را زیر سؤال ببرند ؛ مسئله‌ای که محققان را شگفت‌زده کرده است.
«یو لئو لی» اظهار داشت: «آن دسته از سلول‌های ایمنی که نقش بی‌بدیلی در درمان زخم و تعمیر بافت دارند، بیش از همه مورد تأکید قرار گرفته‌اند. بر اساس یافته‌ها، آن دسته از سلول‌های ایمنی که در کنترل میکروبی نقش محوری دارند، ارتباطی قوی با نتایج خوبِ بالینی دارند. مدیریت جراحی می‌تواند عارضه‌های باکتریایی را در میان همه بیماران کاهش دهد. اما فقط بیمارانی که از سلول‌های ایمنی لازم برای کنترل میکروبی برخوردارند، نتایج ترمیمی بهتری را تجربه خواهند کرد.»
تاج‌ دندان می‌تواند جایگزین مناسب و زیبایی برای دندان باشد و حس دندان طبیعی را در بیماران القاء کند. بر اساس برآوردها، ارزش بازار تاج دندان تا سال ۲۰۲۴ به ۸/۶ میلیارد دلار خواهد رسید. ایمپلنت دندان موجب تحول در گزینه‌های بازسازی شده است؛ اما بیماری نوظهور لثه ایمپلنت، موفقیت بلندمدت این حوزه از دندانپزشکی را به خطر انداخته است. بیماری لثه ایمپلنت یا پری‌ایمپلنت می‌تواند به خونریزی، چرک و از بین رفتن ایمپلنت دندان ختم شود . به دلیل کیفیت پایین استخوان و درمان دیرتر، جایگذاری ایمپلنت دندانی جدید در محلی که پیش‌تر دچار آسیب شده، معمولاً کار چالش‌برانگیزی است. مدیریت بلندمدت پری‌ایمپلنت و نگهداری از ایمپلنت ازجمله اقدامات روتین پس از بازسازی ایمپلنت است.
«جِف وانگ »، استادیار بالینی دانشگاه میشیگان و پژوهشگر اصلی در آزمایش بالینی بیماری لثه ایمپلنت، بیان کرد: «درمان بازساختی بیماری لثه ایمپلنت اقدام پرهزینه‌ای است و نتایج درمان آن به‌سادگی قابل پیش‌بینی نیست. بهتر است از اطلاعات موجود برای تدوین بهترین دوره درمانی استفاده کرد. ممکن است تصمیم بر این باشد که ایمپلنت جدید را جایگزین ایمپلنت قدیمی کنیم؛ با وجود اینکه بازسازی استخوان با چالش‌های بسیاری همراه است.»
شاید در آینده، پیش‌بینیِ خطر پری‌ایمپلنت قبل از قرارگیری ایمپلنت دندان میسر شود. پیش از اینکه الگوریتم FARDEEP در مقیاس گسترده توسط متخصصان بالینی به کار گرفته شود، باید آزمایش‌های بالینی بیشتری انجام داد.
«ویلیام جیانوبیل »، یکی از نویسندگان مقاله و استاد دندانپزشکی، عفونت دهانی و ایمنی و رئیس دانشکده دندانپزشکی دانشگاه هاروارد، گفت: «با این حال، این مطالعه‌ی اثبات مفهوم یک روش شخصی برای شناسایی بیمارانی عرضه می‌کند که واکنش بهتری در مقابل درمان بازساختی نشان می‌دهند.»

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

محاسبه شباهت معنایی بین دو متن نوشتاری با PyTorch و SentenceTransformers

مقاله قبلی

کاربرد هواپیمای بدون سرنشین در زمان بلایای طبیعی: مخابره داده‌های مفید به امدادگران

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *