Roli i inteligjencës artificiale në zbulimin e patologjive periodontale

Sipas një studimi të paraqitur në EuroPerio10, Kongresi lider në botë në Periodontologji dhe Stomatologji Implantare (EFP), falë një algoritmi të deep learning është bërë i mundur zbulimi i suksesshëm i sëmundjes periodontale nga radiografitë 2D.

"Studimi ynë tregon potencialin e inteligjencës artificiale (IA) për të identifikuar automatikisht sëmundjet periodontale që përndryshe mund të mos zbulohen", thotë autori i studimit Dr. Burak Yavuz (Universiteti Eskisehir Osmangazi, Turqi).

"Kjo mund të zvogëlojë ekspozimin ndaj rrezatimit duke shmangur vlerësimet e përsëritura, të parandalojë përparimin e heshtur të sëmundjes periodontale dhe të lejojë trajtim më të hershëm".

Studimet e mëparshme kanë shqyrtuar përdorimin e IA-së për të zbuluar kariesin, frakturat e rrënjëve dhe lëndimet apikale, por kërkimet në fushën e periodontologjisë janë, deri më sot, të kufizuara. Ky studim vlerësoi aftësinë e deep learning, një lloj IA-je, për të përcaktuar statusin periodontal në radiografitë bitewing.
Studimi përdori 434 radiografi bitewing të pacientëve me periodontit. Përpunimi i imazhit u krye me arkitekturën "u-net", një rrjet nervor konvolucionist që përdoret për të segmentuar imazhet shpejt dhe saktë.

Një mjek me përvojë vlerësoi gjithashtu imazhet duke përdorur metodën e segmentimit.

Vlerësimet përfshinin: humbjen totale të kockave alveolare rreth dhëmbëve të poshtëm dhe të sipërm, humbjen kockore horizontale, humbjen e kockës vertikale, defektet e furkacionit dhe gurët rreth dhëmbëve maksilarë dhe mandibularë.

Rrjeti nervor ka identifikuar 859 raste të humbjes së kockës alveolare, 2215 raste të humbjes së kockës horizontale, 340 raste të humbjes së kockës vertikale, 108 defekte furkacioni dhe 508 raste të tartarit të dhëmbëve. Suksesi i algoritmit në identifikimin e defekteve u krahasua me vlerësimin e mjekut; mesatarja e ponderuar e ndjeshmërisë dhe saktësisë u vendos si F1, ku 1 është vlera më e mirë dhe 0 është ajo më e keqja.
Rezultatet e ndjeshmërisë, saktësisë dhe rezultatit F1 për humbjen totale të kockës alveolare ishin përkatësisht 1, 0.94 dhe 0.96. Vlerat korresponduese për humbjen horizontale të kockës ishin përkatësisht 1, 0.92 dhe 0.95; IA-ja nuk mund të identifikonte humbjen e kockave vertikale.

Ndjeshmëria, saktësia dhe rezultati F1 i marrë nga specialistët rezultoi të ishte përkatësisht 1, 0.70 dhe 0.82, për defektet e furkacionit vlerat përkatëse ishin respektivisht 0.62, 0.71 dhe 0.66.

"Studimi ynë tregon se IA-ja mund të zbulojë shumë lloje defektesh nga imazhet 2D që mund të ndihmojnë në diagnostikimin e periodontitit. Nevojiten studime më gjithëpërfshirëse mbi grupe të dhënash më të mëdha për të rritur suksesin e modelit dhe për të zgjeruar përdorimin e tyre në radiografi 3D. Ky studim ofron një vështrim në të ardhmen e stomatologjisë, ku IA-ja vlerëson automatikisht imazhet dhe ndihmon profesionistët dentarë në diagnostikimin dhe trajtimin e hershëm të sëmundjeve", përfundoi Dr. Yavuz.