עדכן רפואת שיניים גיליון 195 ינואר-פברואר Israel Dental Update no.195 January-February 2025

.5 גילוי עששת בעזרת תוכנת בינה מלאכותית עששת היא אחת ממחלות השיניים הנפוצות ביותר, אשר עלולה לגרום לאובדן שיניים ולפגיעה כללית בבריאות הפה. גילוי נכנסה לתחום רפואת )AI( מוקדם ומדויק של עששת הוא קריטי למניעת נזק בלתי הפיך. בשנים האחרונות, הבינה המלאכותית השיניים, ובפרט לאבחון עששת, תוך שימוש בטכניקות מתקדמות של למידת מכונה וראייה ממוחשבת. טכנולוגיה זו מבטיחה שיפור משמעותי בדיוק ובמהירות האבחון בהשוואה לשיטות המסורתיות. שיטות מסורתיות לעומת פתרונות מבוססי בינה מלאכותית בעבר, גילוי עששת התבצע בעיקר באמצעות בדיקה קלינית של רופא השיניים ובאמצעות צילומי רנטגן. עם זאת, שיטות אלו תלויות במיומנותו של הרופא ועלולות להחמיץ מקרים מוקדמים של עששת. יתרה מכך, הדיוק באבחון באמצעות רופאים אנושיים מושפע מגורמים שונים כגון עייפות, ניסיון אישי, ותנאי התאורה. תוכנות בינה מלאכותית מאפשרות ניתוח אוטומטי של צילומים דנטליים, תוך שימוש באלגוריתמים של ראייה ממוחשבת, אשר מסוגלים לזהות סימנים מזעריים לעששת בדיוק רב יותר מהאדם. כמו כן, המערכת מסוגלת להשוות תמונות מהעבר ולזהות שינויים קטנים, אשר עשויים להעיד על התפתחות עששת עוד בשלביה הראשוניים. כיצד פועלת מערכת גילוי מבוססת בינה מלאכותית? מאומנות באמצעות מאגרי נתונים נרחבים של צילומי רנטגן וסריקות שיניים. באמצעות טכניקות של רשתות נוירונים AI תוכנות ), המערכת מזהה דפוסים חריגים ומסווגת את האזורים החשודים בעששת. התהליך כולל מספר Deep Learning ולמידה עמוקה ( שלבים מרכזיים: - מערכות הבינה המלאכותית מקבלות תמונות דנטליות מסורקות, אשר עוברות שיפור חדות וסינון רעשים איסוף ועיבוד נתונים l - האלגוריתם מחפש דפוסים אופייניים לעששת, כגון שינויים בצפיפות העצם ובמבנה האמייל. זיהוי תבניות ומאפיינים l - המערכת מספקת ציון לאזורים החשודים בעששת, תוך מתן דירוג לרמת החומרה. סיווג ורמות אבחון l - התוצאות מוצגות לרופא השיניים עם הדגשות ויזואליות של האזורים החשודים, מה שמאפשר לו לבצע הפקת דו”ח רפואי l אבחון מדויק יותר. יתרונות וחסרונות של שימוש בבינה מלאכותית בגילוי עששת יתרונות - ניתוח תמונות באופן מיידי ובזמן אמת. מהירות ויעילות l - מאפשר אבחון גם באזורים מרוחקים עם נגישות מוגבלת לרופאים מומחים. זמינות גבוהה l - האלגוריתמים משתפרים כל הזמן על בסיס נתונים חדשים. למידה מתמשכת l מסוגלות לזהות דפוסים כלליים בקרב מטופלים ולסייע בפיתוח אסטרטגיות AI - מערכות יכולת לנטר מגמות בריאותיות l למניעת עששת ברמה האוכלוסייתית. חסרונות - הדיוק תלוי באיכות ובגודל מאגרי המידע עליהם מאומנות המערכות. תלות בנתונים איכותיים l דורשים השקעה כספית משמעותית. AI - פיתוח ותחזוקת מערכות עלות גבוהה l - הבינה המלאכותית אינה מחליפה את רופא השיניים, אלא משמשת ככלי מסייע. צורך באימות אנושי l דורש שמירה על סודיות רפואית ואבטחת נתונים קפדנית. AI - שימוש במערכות בעיות פרטיות ואבטחת מידע l מגמות עתידיות ושיפור טכנולוגי לגילוי עששת. שילוב של בינה מלאכותית עם טכנולוגיות AI בעתיד, ניתן לצפות לשיפורים נוספים בדיוק ובמהירות של מערכות ה- דנטלי וסריקות תלת-ממדיות, יוכל לספק תמונה מקיפה יותר של מצב השיניים. בנוסף, השימוש CT הדמיה מתקדמות, כמו צפוי לשפר את היכולת להבדיל בין סוגי נגעים שונים ולאבחן במדויק האם מדובר בעששת פעילה או AI במודלים מתקדמים של בנגע שאינו דורש טיפול מידי.

24