گسترش چشمگیر هوش مصنوعی در دندان پزشکی

دامنه ادغام هوش مصنوعی در دندان پزشکی، باعث تحول این حوزه شده است؛ هوش مصنوعی در همه رشته‌ها تأثیر گذاشت و رشته دندان‌پزشکی هم از این قاعده مستثنی نیست. با افزایش چشمگیر اطلاعات و داده‌های مستندشده بیمار، استفاده از نرم‌افزارهای هوشمند برای جمع‌آوری و ذخیره این داده‌ها نیاز روز است.

هوش مصنوعی از مرحله اولیه گرفتن شرح حال بیمار تا پردازش داده‌ها و سپس استخراج اطلاعات از آن‌ها برای تشخیص، کاربردهای زیادی در علم دندان‌پزشکی و پزشکی دارد. در حالی که در هیچ موردی هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین نقش یک جراح دندان‌پزشکی شود، اما مهم است که با دامنه ادغام هوش مصنوعی در دندان پزشکی، برای بهبود عملکرد آن آشنا شویم.

مقدمه

اصطلاح «هوش مصنوعی» در سال 1950 ابداع شد و به ایده طراحی ماشین‌هایی اشاره دارد که قادر به انجام کارهایی هستند که معمولاً توسط انسان انجام می‌شود. در یادگیری ماشینی (ML)، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها برای انجام وظایف با یادگیری الگوهای داده‌ها استفاده می‌شوند. تکنیک یادگیری ماشینی شامل تنظیم پارامترها با توجه به تکنیک‌های اساسی مانند تعداد نورون‌ها و لایه‌ها در تکنیک شبکه عصبی است. مدل‌های ML مانند الگوریتم ژنتیک، شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، منطق فازی می‌توانند داده‌ها را برای اجرای عملکردهای مختلف یاد بگیرند و بررسی کنند. از این میان، محبوب‌ترین مدل ANN است.

نورون مصنوعی، یک سیستم مدل ریاضی است که تحت ‌تأثیر نورون انسان قرار گرفته است. با جمع‌آوری نورون‌های مصنوعی و اتصال لایه‌های این نورون‌های مصنوعی توسط چندین عملیات ریاضی، شبکه‌ای مهندسی می‌شود که می‌تواند وظایف خاصی مانند طبقه‌بندی تصویر را حل کند. به عنوان مثال، تصویر رادیوگرافی که یک دندان پوسیده را نشان می‌دهد، مکان‌یابی کانال‌ها در طول RCT همه این مراحل دامنه ادغام هوش منصوعی در دندان‎پزشکی را نشان می‎‌دهند.

سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی [CDSS]

با توجه به افزایش مداوم داده‌های بیمار، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی به ابزارهای مهمی برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی تبدیل می‌شوند. CDSS برنامه‌های رایانه‌ای هستند که برای ارائه پشتیبانی تخصصی از متخصصان بهداشتی که تصمیم‌گیری بالینی می‌کنند، پیشنهاد می‌شوند. آن‌ها از دانش بالینی داخلی، برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیماران و کمک به متخصصان بهداشت دندان در تصمیم‌گیری در مورد تشخیص، پیش‌آگهی، درمان و پیشگیری از بیماری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، اگر بیمار با شکایت از دندان‌درد به دندان‌پزشک مراجعه کند، بلافاصله CDSS بیمار را بر اساس ارزیابی خطر پوسیدگی با پر کردن یک پرسش‌نامه کوتاه که شامل سابقه مصرف قند، سابقه قرار گرفتن در معرض فلوراید، سابقه ترمیم گذشته، آخرین بازدید از دندان‌پزشک و غیره است، طبقه‌بندی می‌کند. این طرح درمانی پیشنهادی، به‌طور خودکار توسط CDSS ایجاد می‌شود. بنابراین CDSS اطلاعات ارزشمندی را در اختیار دندان‌پزشکان، بیماران و جامعه قرار می‌دهد، تا نتایج سلامت دندانی سریع‌تر، سیستمیک‌تر و برتر را ایجاد کند.

دامنه هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، یک محرک تغییر شکل‎‌دهنده جدید ارائه می‌دهد که پیشرفت‌هایی را برای تخصص‌های مختلف بالینی و همچنین عملیات بیمارستانی به همراه خواهد داشت و گستره هوش مصنوعی در دندان پزشکی را افزایش می‌دهد؛ با توجه به اینکه مراقبت‌های بهداشتی مدرن با چالش‌های زیادی در جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و به‌کارگیری داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار برای تشخیص و درمان بیماری‌ها مواجه است، سیستم‌های هوش مصنوعی با توانایی‌های داده‌کاوی و شناسایی خود روش‌های مناسبی را برای مراقبت از بیمار و درمان مؤثر در زمان مناسب ارائه می‌کنند.

هوش مصنوعی، مزایای متعددی را نسبت به تکنیک‌های تصمیم‌گیری تحلیلی بالینی و مرسوم ارائه می‌دهد. با کمک هوش مصنوعی، الگوریتم‌های به‌دست‌آمده دقیق‌تر و واضح‌تر خواهند بود و به‌نوعی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به پزشکان کمک خواهد کرد، تا درمان تشخیصی و مراقبت بی‌سابقه‌ای را برای بیماران ارائه کنند.

در حقیقت، تشخیص پزشکی شامل سه مرحله اصلی است: 1. مشاهده و معاینه بیمار، جمع‌آوری اطلاعات بیمار، تفسیر اطلاعات به‌دست‌آمده از بیمار بر اساس دانش و تجربه پزشک، 2. تدوین تشخیص بیماری، 3. طرح درمانی توسط پزشک. اگر این چرخه تشخیصی را به‌عنوان یک سیستم عامل هوشمند فرض کنیم، پزشک، عامل هوشمند، داده‌های بیمار ورودی و تشخیص خروجی است.

مزایای مختلفی از پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد:

1) هوش مصنوعی امکان جمع‌آوری دقیق‌تر، سیستماتیک‌تر و ساختارمندتر داده‌های بیمار را با کاهش وظایف همیشگی، فراهم می‌کند.

2) هوش مصنوعی با معرفی گزینه‌های آزمایش insilico، تحقیق و توسعه را تسهیل می‌کند.

3) کار خسته‌کننده جمع‌آوری جزئیات اطلاعات بیمار، قبل از درمان را کاهش می‌دهد و در نتیجه زمان بیشتری را برای گفتگوی چهره به چهره بین بیمار و پزشک فراهم می‌کند.

4) هوش مصنوعی تلاش می‌کند که مراقبت‌های بهداشتی را مشارکتی‌تر کند.

5) با به‌کارگیری هوش مصنوعی، هزینه‌های تشخیصی و درمانی کاهش می‌یابد.

چالش‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

علی‌رغم این واقعیت که کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی نقش بسیار امیدوارکننده‌ای دارد، اما چالش‌هایی هم از جنبه فنی و هم از جنبه اخلاقی، در به‌کارگیری آن وجود دارد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مبتنی بر ماشین هستند و توسط دانشمندان کامپیوتر بدون هیچ‌گونه آموزش پزشکی هدایت می‌شوند که منجر به رویکردی بسیار چالش‌برانگیز از کاربرد هوش مصنوعی در ارائه مراقبت‌های بهداشتی می‌شود.

هوش مصنوعی همچنین نمی‌تواند جایگزین مدل‌های ارائه مراقبت‌های بهداشتی معاصر شود که عملکرد آن‌ها کاملاً به مهارت‌های پزشک بستگی دارد. ارتباط بیمار و پزشک، استفاده از دستیارهای روباتیک نیز مسائل مختلفی را در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کرده است. متخصصان دندان‌پزشکی تمایلی به پذیرش فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ندارند. پیشنهاد ترجیحی، مدلی است که هم هوش مصنوعی و هم عناصر انسانی را در خود جای دهد، تا فرایند جمع‌آوری و طبقه‌بندی داده‌ها آسان شود و در عین حال جنبه‌های انسانی مراقبت بالینی حفظ شود.

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در دندان پزشکی

هوش مصنوعی در دندان پزشکی با ظهور محاسبات داده‌ها و در دسترس بودن مقادیر زیادی از داده‌های بیماران، گستره هوش مصنوعی در دندان پزشکی را افزایش داد. برای مثال، در رادیولوژی نوعی الگوریتم مشخص تولید می‌شود که بیشتر به تشخیص و درمان بیماری دهان کمک می‌کند.

هوش مصنوعی در دندان پزشکی تشخیصی

تشخیص صحیح هر بیماری، مبنای درمان موفقیت‌آمیز است. شبکه‌های عصبی مصنوعی، به‌ویژه در مواردی که علت بیماری چندعاملی است، برای این منظور خوب عمل می‌کند. نمونه‌ای از زخم آفت عودکننده را در نظر می‌گیریم، وضعیتی که علت دقیق آن مشخص نیست و تشخیص با عود مجدد آن و با حذف عوامل دیگر صورت می‌گیرد. یکی دیگر از اختلالات داخلی مفاصل گیجگاهی، فکی است که در آن تشخیص بالینی و رادیولوژیک به‌عنوان استاندارد طلایی در نظر گرفته می‌شود. هنگامی که چندین مطالعه تشخیص داده‌شده توسط یک جراح دندان‌پزشک با تشخیص به‌دست‌آمده توسط ANN مقایسه می‌شود، نتایج مشخص و حساسیت بالای ANN از این مقایسه استنباط می‌شود.

بنابراین، اهمیت هوش مصنوعی را در تشخیص بیماری‌های پیچیده دهان و کاهش احتمال خطاهای انسانی، آشکار می‌کند. به عبارت دیگر، اهمیت هوش مصنوعی در دندان پزشکی تشخیصی نیز در نظر گرفته می‌شود. حتی در رادیولوژی زمانی که مقادیر زیادی از داده‌های بیمار از طریق IOPA دیجیتال (اشعه ایکس درون دهانی پری آپیکال)، اسکن‌های سه‌بعدی و غیره ثبت می‌شود. سپس هوش مصنوعی برای جمع‌آوری و محاسبه داده‌ها برای تشخیص و درمان سریع بیماری دهان مورد نیاز است.

ANN همچنین استاندارد طلایی برای شناسایی بیمار در معرض خطر ابتلا به پیش سرطان دهان یا سرطان دهان است. از این رو، هوش مصنوعی می‌تواند نیازهایی را که دال بر تشخیص سرطان‌های دهان در مراحل اولیه آن است، برآورده کند. الگوریتم‌های ژنتیک و ANN همچنین در پیش‌بینی اندازه دندان‌های نیش یا پرمولرهای رشد نکرده مفید هستند و همچنین می‌توانند برای پیش‌بینی سرطان‌های دهان استاندارد شوند؛ به این ترتیب، دامنه ادغام هوش مصنوعی در دندان پزشکی، موجب پیشرفت تشخیص بیماری خواهد شد.

هوش مصنوعی در مدیریت بیمار

دستیارهای مجازی دندان‌پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانند وظایف مختلفی را در کلینیک‌های دندان‌پزشکی با خطای کمتر و دقت بیشتر انجام دهند. برای رزرو وقت بیمار در کلینیک، گرفتن سوابق پزشکی و دندان‌پزشکی مناسب بیمار، مدیریت بیمه و همچنین کمک به جراح دندان‌پزشک در تشخیص و برنامه‌ریزی مناسب درمان، استفاده از هوش مصنوعی راهگشاست. همچنین هوش مصنوعی با هشدار دادن به دندان‌پزشک در مورد جزئیات معمول بیماران، مانند استفاده از تنباکو یا الکل و سابقه پزشکی بیمار عمل می‌کند و بدین طریق، می‌تواند فناوری هوش مصنوعی در مدیریت بیمار به بهترین شکل، کارایی داشته باشد. به این ترتیب یک پایگاه داده مجازی از هر بیمار ایجاد می‌شود که به دندان‌پزشک در تشخیص و درمان بیماری کمک می‌کند. همچنین در پیگیری بیماران و مشاوره آنلاین اورژانس سلامت، مفید خواهد بود. گستره هوش مصنوعی در دندان پزشکی هرچه گسترده‌تر شود، در بخش‌های مختلف می‌تواند کارآمد باشد.

هوش مصنوعی در ارتودنسی

بیشترین بحث و انقلاب اخیر در دندان‌پزشکی، هوش مصنوعی در ارتودنسی یا به عبارتی درمان ارتودنسی سفارشی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این موضوع، یکی از موارد مهم در مبحث هوش مصنوعی در دندان پزشکی است. هوش مصنوعی در حال حاضر در مراحل مختلف ارتودنسی، از تشخیص تا برنامه‌ریزی درمان و نظارت بر پیگیری استفاده می‌شود. اسکن‌های سه‌بعدی و مدل‌های مجازی در ارزیابی ناهنجاری‌های جمجمه به صورت چهره‌ای و دندانی، مفید هستند. پس از این الاینرهای چاپی، یک الگوریتم داده ایجاد می‌شود که به طور هوشمند تصمیم می‌گیرد که چگونه دندان بیمار باید حرکت داده شود، چه مقدار فشار باید وارد شود و حتی نقاط فشار را برای آن دندان خاص تشخیص می‌دهد. الاینرهای کونژوگه هوش مصنوعی نه‌تنها درمان دقیقی را ارائه می‌دهند، بلکه احتمال خطا و زمان درمان را نیز کاهش می‌دهند.

هوش مصنوعی در رادیولوژی

گستردگی هوش مصنوعی در دندان پزشکی، توانایی اضافی برای یادگیری بیشتر برای حرفه‌ای شدن در دندان‌پزشکی را فراهم می‌کند. هنگامی که با روش‌های تصویربرداری مانند MRI و توموگرافی کامپیوتری با پرتو مخروطی ادغام می‌شود، می‌تواند حتی انحرافات جزئی از نرمال را که توسط چشم انسان نادیده گرفته می‌شود، شناسایی کند. برای مثال، ANN توسط تیم‌های حرفه‌ای دندان‌پزشکی برای محلی‌سازی سوراخ اپیکال کوچک استفاده می‌شود و در نتیجه دقت کار را بیشتر می‌کند. تعیین طول با رادیوگرافی و در تشخیص پوسیدگی پروگزیمال اتفاق می‌افتد. الگوریتم‌های ML 38،39 می‌توانند یک غدد لنفاوی غیرطبیعی یا طبیعی را در تصویر سر و گردن تشخیص دهند. این موارد به طور کلی نمونه‌های تأثیرگذاری از هوش مصنوعی در رادیولوژی است.

هوش مصنوعی و دندان‌پزشکی ترمیمی/پروتز

برای ارائه پروتز کامل به بیمار، عوامل متعددی وجود دارد که دندان‌پزشک باید به آن‌ها توجه داشته باشد. عواملی مانند محاسبات انسان‌شناسی، اندازه‌گیری صورت، زیبایی و ترجیحات بیمار. استفاده از فناوری به کمک کامپیوتر برای تناسب دقیق پروتز، اهمیت هوش مصنوعی و دندان‌پزشکی ترمیمی را به اثبات می‌رساند و در واقع، یکی از پیشرفت‌های مهم هوش مصنوعی در دندان پزشکی محسوب می‌شود. همچنین، سیستم‌های مبتنی بر CAD/CAM در دندان‌پزشکی برای دستیابی به ترمیم‌های کامل دندان با دقت بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند. علاوه‎‌بر این، سیستم‎‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای طراحی اینله‌ها، رویه‌‎ها، تاج‌ها و پل‎‌ها استفاده می‌شوند. این سیستم جایگزین روش مرسوم ریخته‎‌گری پروتز شده و باعث جلوگیری از اتلاف وقت شده و میزان خطا را نیز کاهش داده است.

مزایای هوش مصنوعی در دندان پزشکی

از جمله مزایای هوش مصنوعی در دندان پزشکی عبارتند از:
• انجام وظایف تقریباً در کمترین زمان.
• تشخیص دقیق مشکل دندان با تصمیمات منطقی و عملی.
• استاندارد کردن رویه‌ها.

نتیجه‌گیری

پیشرفت هوش مصنوعی در دندان پزشکی، یک افسانه نیست، بلکه آینده دندان‌پزشکی با به‌کارگیری آن متحول خواهد شد. کاربردهای آن در همه زمینه‌ها روز‌به‎روز در حال افزایش است. در حالی که به هیچ وجه نمی‌تواند جایگزین نقش دندان‌پزشک شود؛ زیرا دندان‌پزشکی تنها در مورد تشخیص بیماری نیست، بلکه با یافته‌های مختلف بالینی همبستگی دارد و روش درمان را برای بیمار فراهم می‌کند. با وجود این، درک واضح از تکنیک‌ها و مفاهیم هوش مصنوعی مطمئناً در آینده، مزیتی خواهد داشت. ما امیدواریم که به‌زودی هوش مصنوعی را به طور کامل در ارتودنسی، اندودنتیکس و دندان‌پزشکی و جراحی‌های ترمیمی مشاهده کنیم. تنها محدودیت استفاده از هوش مصنوعی در حال حاضر رواج داده‌های ناکافی و نادرست است. از این‌رو، این وظیفه دندان‌پزشکان و پزشکان است که بر جمع‌‎آوری و وارد کردن داده‌های معتبر در پایگاه داده خود تمرکز کنند؛ زیرا در آینده‌ای نزدیک به طور کامل از آن‌ها، توسط هوش مصنوعی در دندان پزشکی استفاده خواهد شد و تأثیر این فناوری در دندان‌پزشکی، افزایش خواهد یافت.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید