Модели искусственного интеллекта для диагностики гингивита и заболеваний пародонта: систематический обзор

Проблема: Разработаны модели искусственного интеллекта (ИИ) для применения в пародонтологии, включая диагностику гингивита и заболеваний пародонта, однако их точность и степень технологической зрелости остаются неясными.

Цель: Оценить эффективность моделей ИИ для выявления зубного налёта и диагностики гингивита и заболеваний пародонта.

Материалы и методы: Поиск проводили в 4 базах данных: MEDLINE/PubMed, World of Science, Cochrane и Scopus. Дополнительно выполняли ручной поиск. Исследования разделили на 4 группы: выявление зубного налёта, диагностика гингивита, диагностика заболеваний пародонта по внутриротовым изображениям и диагностика убыли альвеолярной кости по периапикальным, прикусным и панорамным рентгенограммам. Два исследователя независимо оценивали публикации с применением инструмента критической оценки Joanna Briggs Institute. При отсутствии консенсуса привлекали третьего эксперта.

Результаты: В обзор включили 24 статьи. В 2 исследованиях разрабатывали модели ИИ для выявления зубного налёта; точность составила от 73,6 до 99%. В 7 исследованиях оценивали возможность диагностики гингивита по внутриротовым фотографиям; точность варьировала от 74 до 78,20%. В 1 исследовании для диагностики гингивита использовали флуоресцентные внутриротовые изображения; точность составила от 67,7 до 73,72%. В 3 исследованиях оценивали возможность диагностики заболеваний пародонта по внутриротовым фотографиям; точность составила от 47 до 81%. В 11 исследованиях изучали эффективность моделей ИИ для выявления убыли альвеолярной кости по рентгенологическим изображениям; точность варьировала от 73,4 до 99%.

Выводы: Модели ИИ для применения в пародонтологии всё ещё находятся на стадии разработки, однако могут стать эффективным инструментом диагностики.