Возможности применения искусственного интеллекта и телемедицины в имплантологии
- Авторы: Селиверстов П.В.1, Брудян Г.С.2
-
Учреждения:
- Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России
- Воскресенская стоматологическая поликлиника
- Выпуск: Том 34, № 6 (2023)
- Страницы: 85-87
- Раздел: Новое в медицине
- URL: https://journals.eco-vector.com/0236-3054/article/view/529667
- DOI: https://doi.org/10.29296/25877305-2023-06-18
- ID: 529667
Цитировать
Полный текст
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Искусственный интеллект (ИИ) с успехом используется в различных отраслях современной науки, включая здравоохранение. Одной из таких отраслей является стоматологическая имплантология. Применение ИИ в этой области медицины, с одной стороны, может повысить точность диагностики, помочь в планировании лечения и даже в выборе алгоритма проведения самой манипуляции. С другой, ИИ может построить прогноз результата имплантации с учетом различных факторов, таких как плотность костной ткани, место выбора для имплантации, история болезни пациента и т.д.
Несмотря на многообещающий потенциал, применение ИИ в стоматологической имплантологии находится на начальной стадии. Исследования в этой области медицины ограничены, однако в последние годы наблюдается рост их числа. Подобная тенденция связана с возможностью улучшения результатов лечения пациентов, в том числе сокращении времени лечения, профилактике осложнений и повышении качества оказания медицинской помощи в целом.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
П. В. Селиверстов
Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова Минобороны России
Email: dr-brudyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
кандидат медицинских наук, доцент
Россия, Санкт-ПетербургГ. С. Брудян
Воскресенская стоматологическая поликлиника
Автор, ответственный за переписку.
Email: dr-brudyan@mail.ru
Россия, Воскресенск
Список литературы
- Sikri A., Sikri J., Gupta R. (2023). Artificial Intelligence in Prosthodontics and Oral Implantology – A Narrative Review. Glob Acad J Dent Oral Health. 2023; 5 (2): 13–9. doi: 10.36348/gajdoh.2023.v05i02.001
- Jacobs R., Salmon B., Codari M. et al. Cone beam computed tomography in implant dentistry: recommendations for clinical use. BMC Oral Health. 2018; 18 (1): 88. doi: 10.1186/s12903-018-0523-5
- Ivanov D.V., Dol A.V., Smirnov D.A. Optimization of dental implant treatment. Russian Open Medical Journal. 2016; 5: e0102. doi: 10.15275/rusomj.2016.0102
- Chen S., Wang L., Li G. et al. Machine learning in orthodontics: Introducing a 3D auto-segmentation and auto-landmark finder of CBCT images to assess maxillary constriction in unilateral impacted canine patients. Angle Orthod. 2020; 90 (1): 77–84. doi: 10.2319/012919-59.1
- Chen Y., Du H., Yun Zh. et al. Automatic Segmentation of Individual Tooth in Dental CBCT Images From Tooth Surface Map by a Multi-Task FCN. IEEE Access. 2020; 8: 97296–309. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2991799
- Kurt Bayrakdar S., Orhan K., Bayrakdar I.S. et al. A deep learning approach for dental implant planning in cone-beam computed tomography images. BMC Med Imaging. 2021; 21 (1): 86. doi: 10.1186/s12880-021-00618-z
- Yang X. et al. Two-Stream Regression Network for Dental Implant Position Prediction. arXiv:2305.10044 [cs.CV]. doi: 10.48550/arXiv.2305.10044 URL: https://arxiv.org/pdf/2305.10044.pdf
- Селиверстов П.В., Безручко Д.С., Васин А.В. и др. Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний. Медицинский совет. 2023; 6: 311–2 [Seliverstov P.V., Bezruchko D.S., Vasin A.V. et al. Telemedicine remote multidisciplinary questionnaire screening as a tool for early detection of chronic non-communicable diseases. Medical Council. 2023; 6: 311–21 (in Russ.)]. doi: 10.21518/ms2023-070
Дополнительные файлы
