Оценка диагностической и прогностической точности искусственного интеллекта в эндодонтии: систематический обзор литературы

Цель: Оценить диагностическую и прогностическую точность искусственного интеллекта в эндодонтии.

Введение: Искусственный интеллект (ИИ) — относительно новая технология, широко применяемая в стоматологии. В стоматологии технологии ИИ используют преимущественно для диагностики заболеваний зубов, планирования лечения, принятия клинических решений и прогнозирования исходов. В эндодонтии такие модели, как свёрточные нейронные сети (CNN) и искусственные нейронные сети (ANN), применяют для изучения анатомии системы корневых каналов, определения рабочей длины, выявления периапикальных поражений и переломов корней, прогнозирования успешности перелечивания и оценки жизнеспособности стволовых клеток пульпы зуба.

Методология: Поиск литературы проводили в электронных базах данных Google Scholar, Medline, PubMed, Embase, Web of Science и Scopus. Анализировали публикации за последние четыре десятилетия — с января 1980 года по 15 сентября 2021 года; использовали ключевые слова «искусственный интеллект», «машинное обучение», «глубокое обучение», «применение», «эндодонтия» и «стоматология».

Результаты: В ходе предварительного поиска выявлено 2560 статей, соответствующих цели обзора. Критериям включения соответствовали 88 публикаций. Большинство исследований применения ИИ в эндодонтии было посвящено определению положения апикального отверстия, проверке рабочей длины, визуализации периапикальной патологии, оценке морфологии корней, прогнозированию результатов перелечивания и выявлению вертикальных переломов корней.

Выводы: В эндодонтии ИИ продемонстрировал точность при диагностической и прогностической оценке. Использование ИИ может улучшить планирование лечения и тем самым повысить вероятность успешного эндодонтического лечения. ИИ широко применяют в эндодонтии; он может быть полезен в клинической практике для выявления переломов корней и периапикальной патологии, определения рабочей длины, установления положения апикального отверстия, оценки морфологии корней и прогнозирования заболеваний.