Dentonet
LEKARZ
E-mail
WYBIERZ KATEGORIĘ
Aktualności
Prawo i finanse
Praca w gabinecie
Student
Edukacja i technologie
Medycyna

USA: sztuczna inteligencja przewidzi utratę zębów

Publikacja:
USA: sztuczna inteligencja przewidzi utratę zębów

USA: sztuczna inteligencja przewidzi utratę zębów

Zgodnie z wynikami badań opublikowanych w czerwcu w internetowym czasopiśmie naukowym PLOS One, sztuczna inteligencja (AI) może być pomocna w przewidywaniu ewentualnej utraty zębów u pacjenta. Algorytmy uwzględniające dane medyczne i czynniki społeczno-ekonomiczne wykazały znaczną skuteczność w przypadku spodziewanego bezzębia, utraty zębów bądź upośledzenia funkcji uzębienia.

W artykule pt. Predictors of tooth loss: A machine learning approach użyto danych niemal 12 000 dorosłych pacjentów, którzy uczestniczyli w prowadzonym w USA badaniu National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). W badaniu tym wykazano, że algorytmy AI mogą skutecznie przewidywać utratę zębów bez wykorzystywania jakichkolwiek informacji na temat uzębienia pacjenta.

– Nasza analiza dowiodła, że chociaż wszystkie modele uczenia maszynowego mogą być użytecznymi predyktorami ryzyka, te, które uwzględniają zmienne społeczno-ekonomiczne, mogą być szczególnie potężnymi narzędziami przesiewowymi do identyfikacji osób o podwyższonym ryzyku utraty zębów – podała w komunikacie prasowym główna autorka badań, prof. Hawazin Elani z Harvard School of Dental Medicine.

AUC prawdę (o przyszłym stanie uzębienia) ci powie

Amerykańscy badacze opracowali pięć modeli AI zaprojektowanych do przewidywania całkowitej i postępującej utraty zębów u 11 977 dorosłych, którzy wzięli udział w NHANES w latach 2011–2014. W algorytmach uwzględniono dane osobowe i uwarunkowania medyczne (ale nie stomatologiczne) pacjentów, dzięki którym udało się przewidzieć m.in. to, kto z uczestników doświadczy utraty zębów.

Naukowcy przedstawili uzyskane wyniki używając procentów pola pod krzywą (AUC; ang. area under the curve). AUC ocenia wydajność algorytmów: im AUC bliższe 100%, tym algorytm wykazuje większą trafność w przewidywaniu przyszłego stanu uzębienie pacjenta. W przypadku oceny różnych problemów związanych z utratą zębów bądź upośledzeniem ich funkcji w przyszłości wykazano wartości AUC powyżej 80%. Najtrafniej (w 89%) można było przewidzieć występowanie bezzębia oraz problemów z funkcją uzębienia (AUC na poziomie 88%).

Masz dom – unikniesz bezzębia?

Autorzy przyjrzeli się również czynnikom, które mają decydujący wpływ na przewidywanie utraty zębów u pacjenta. Wykazano, że względy społeczno-ekonomiczne są znacznie bardziej istotnie w przewidywaniu bezzębia, braków zębowych i zaburzonej funkcji uzębienia, niż stany chorobowe. Jak się okazuje, najważniejszym predyktorem (zmienną objaśniającą) utraty zębów w analizie był wiek pacjenta. Silnymi predyktorami utraty zębów były także: wykształcenie, dostęp do opieki stomatologicznej, zatrudnienie, dochód rodziny, pochodzenie etniczne oraz fakt posiadania domu.

Chociaż schorzenia, takie jak zapalenie stawów, cukrzyca, wysoki poziom cholesterolu, nadciśnienie i choroby serca, stanowiły niejako zapowiedź przyszłej utraty zębów, nie wykazano tak silnego ich wpływu jak czynników społeczno-ekonomicznych. Niektóre schorzenia, takie jak dna moczanowa, nie wykazywały żadnej predykcji.

– Nasze odkrycia sugerują, że modele algorytmów uczenia maszynowego uwzględniające cechy społeczno-ekonomiczne były lepsze w przewidywaniu utraty zębów niż te, które opierają się wyłącznie na rutynowych klinicznych wskaźnikach stomatologicznych – stwierdziła prof. Elani.

Jak zauważyła Jane Barrow, dyrektor wykonawcza Initiative to Integrate Oral Health and Medicine na Uniwersytecie Harvarda, algorytmy mogą pewnego dnia stać się nowym narzędziem, pomocnym w identyfikowaniu pacjentów zagrożonych utratą zębów.  – Wiedza na temat poziomu wykształcenia pacjenta, statusu zatrudnienia oraz poziomu jego dochodów jest równie ważna dla przewidywania utraty zębów, jak ocena klinicznego stanu uzębienia. – dodała Jane Barrow.

Co jest najtrudniejsze w leczeniu bezzębia? Projektując uzupełnienia protetyczne należy wziąć pod uwagę m.in. rysy twarzy, ale prawdziwym kluczem do sukcesu jest nawiązanie właściwych relacji z pacjentem – mówi lek. dent. Marcin Bogurski, członek zarządu Polskiej Akademii Stomatologii Estetycznej.

T.H.

źródła: https://www.drbicuspid.com/index.aspx?sec=sup&sub=hyg&pag=dis&ItemID=328823

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0252873

 


POWIĄZANE ARTYKUŁY

sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja zastąpi dentystę w diagnostyce? Lekarz

Mająca siedzibę w Hollywood firma Pearl opracowała oparty na sztucznej inteligencji system, który może diagnozować zmiany i choroby jamy ustnej... precyzyjniej niż lekarz dentysta. Oprogramowanie opracowane przez firmę Pearl jest rozwiązaniem dostęp...

proteza - Dentonet.pl
Izolacja społeczna przyspiesza utratę zębów u osób starszych Lekarz

Autorzy badania opublikowanego w dniu 17 stycznia w czasopiśmie „Community Dentistry and Oral Epidemiology” wykazali, że izolacja społeczna wiąże się z mniejszą liczbą zachowanych zębów oraz przyspieszoną utratą zębów wśród osób starszych w Chinach. ...

Everloop
Eko-szczoteczka do zębów z wymiennym włosiem Asysta

Meksykańska firma NOS opracowała ekologiczną szczoteczkę składającą się z plastikowej rączki z recyklingu oraz wymiennego włosia wykonanego w 100% z naturalnych włókien bambusowych. Ekologia jest coraz bardziej widoczna w branży stomatologicznej – m...

ROZWIŃ WIĘCEJ
naczyniakowlokniak
Naczyniakowłókniaki młodzieńcze wykrywane na RTG zębów Lekarz

W połowie lutego na stronie internetowej czasopisma naukowego „Australian Dental Journal” opublikowano pracę opisującą dwa przypadki młodych mężczyzn, u których – na podstawie radiogramów stomatologicznych – wykryto bardzo rzadkie, niezłośliwe nowotw...

aluminium w paście do zębów - Dentonet.pl
Uwaga na dodatek aluminium w pastach do zębów! Asysta

Naukowcy z niemieckiego Federalnego Instytutu Oceny Ryzyka (BfR) przestrzegają przed stosowaniem kosmetyków oraz spożywaniem pokarmów zawierających aluminium. Ekspozycja na duże ilości aluminium zwiększa ryzyko m.in. uszkodzeń kości, wątroby i nerek....

COVID-19 - Dentonet.pl
Sztuczna inteligencja pomocna w walce z wirusem SARS-CoV-2 Lekarz

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w walce z pandemią SARS-CoV-2 pozwoli usprawnić pracę pracowników służby zdrowia. Wdrożenie na szeroką skalę technologii uczenia maszynowego zautomatyzuje i usprawni część procedur medycznych. Sztuczna inteligencj...

pasta - Dentonet.pl
BBC: pasta do zębów… z dobroczynnymi bakteriami? Asysta

Jak poinformował serwis BBC News/Health, naukowcy z Newcastle University pracują nad środkami do higieny jamy ustnej z dodatkiem enzymów wytwarzanych przez bakterie Bacillus licheniformis. Bakteria Bacillus licheniformis znalazła się po lupą brytyjs...

szczoteczka ze sztuczną inteligencją - Dentonet.pl
Targi CES 2020: szczoteczka do zębów ze sztuczną inteligencją Asysta

Podczas największych na świecie targów elektroniki użytkowej – CES 2020 w Los Angeles – zaprezentowano szczoteczkę do zębów wykorzystującą sztuczną inteligencję. Nie tylko monitoruje ona czas mycia czy pomaga wybrać odpowiedni nacisk, ale wykorzystuj...

dentysta - Dentonet.pl
Sztuczna inteligencja pomoże stomatologom w codziennej pracy Lekarz

Naukowcy z Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej uczestniczą w pracach nad stworzeniem urządzenia współpracującego z powszechnie wykorzystywanymi końcówkami stomatologicznymi do bezinwazyjnej, optycznej kontroli wnętrza jamy ustnej przy wykonywania zab...

szkliwo - Dentonet.pl
Mineralizacja szkliwa zębów – nowe odkrycie w USA Lekarz

Ważnym składnikiem tkanek twardych jest hydroksyapatyt, a największe jego stężenie znaleźć można w szkliwie zębów. Ponieważ nieprawidłowo przebiegająca mineralizacja hydroksyapatytu może być przyczyną m.in. próchnicy zębów, zjawisko to wciąż znajduje...