Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
По данным систематического обзора и метаанализа Utku Pul и Falk Schwendicke, до 30–40% ранних периапикальных изменений
на прицельных рентгенограммах могут оставаться незамеченными при стандартной визуальной оценке без поддержки алгоритмов искусственного интеллекта [1]. В клинической практике это приводит к позднему вмешательству, увеличению объёма лечения и развитию выраженного болевого синдрома.
Алгоритмы искусственного интеллекта в лучевой диагностике направлены на выявление тех структурных изменений, которые на ранних этапах заболевания имеют минимальную выраженность и могут быть неочевидны при первичном анализе снимка.
ИИ-платформы анализируют ортопантомограммы и конусно-лучевые компьютерные томограммы. Они выявляют слабовыраженные градиенты серого, локальные контурные отклонения и ранние проявления периапикальной радиолюцентности.
Эти изменения при стандартной оценке нередко трактуются как вариант нормы или артефакт.
Поэтому количественный анализ плотности и текстурных характеристик изображения рассматривается как инструмент формирования индивидуальной карты рисков прогрессирования воспалительного процесса [1].
Рис. 1. Клинический случай применения предложенной модели обнаружения кариеса для автоматического выявления кариозных участков на панорамном изображении всех зубов [2].
Рис. 2. Снимок экрана интерфейса программного обеспечения dentalXrai Pro с панорамной рентгенограммой и результатами анализа с помощью искусственного интеллекта. Цветные обозначения указывают на коронки (синий), пломбированные корневые каналы (фиолетовый), кариес (красный) и подозрительные периапикальные радиолуценции (оранжевый) [3].
Примеры клинического применения и интерфейса программного обеспечения наглядно демонстрируют, как ИИ используется
в повседневной диагностической практике.
Важно помнить, что ИИ не заменяет клиническое мышление врача. Он снижает вариабельность интерпретации, помогая точнее планировать лечение и выбор метода обезболивания.
Анализ лучевых данных в динамике позволяет оценить риск развития выраженной послеоперационной боли [4]. Это создаёт основу
для персонализированного применения нестероидных противовоспалительных препаратов.
В ситуациях с высоким риском выраженного болевого синдрома особое значение приобретают скорость наступления и предсказуемость анальгезирующего эффекта. В таких клинических случаях уместно применение препарата Кеторол® Экспресс.[5] Препарат может начинать действовать менее чем через 10 минут после приёма, что важно при выраженной послеоперационной боли [6].
Источники:
1. Utku Pul , Falk Schwendicke. Artificial intelligence for detecting periapical radiolucencies: A systematic review and meta-analysis. Journal of Dentistry, 147 (2024) 105104.
2. Faruk Oztekin, Oguzhan Katar, Ferhat Sadak, Muhammed Yildirim, Hakan Cakar, Murat Aydogan, Zeynep Ozpolat, Tuba Talo Yildirim, Ozal Yildirim and Oliver Faust. An Explainable Deep Learning Model to Prediction Dental Caries Using Panoramic Radiograph Images. Diagnostics (Basel). 2023 Jan 7;13(2):226.
3. Utku Pul, Antonin Tichy, Vinay Pitchika, Falk Schwendicke. Impact of artificial intelligence assistance on diagnosing periapical radiolucencies: A randomized controlled trial. Journal of Dentistry. Volume 160, September 2025, 105868.
4. Francesco Rossi. AI Prediction of Post-Operative Pain in Root Canal Therapy. conic Research and Engineering Journals. 2022, Volume 5 Issue 9.
5. Общая характеристика лекарственного препарата (ОХПП) в отношении препарата «Кеторол (R) Экспресс», ЛП-№(004663)-(RG-RU) от 19.02.2024
6. Анисимова Е.Н., Анисимова Н.Ю., Рязанцев Н.А., Даян А.В., Орехова И.В. «Купирование болевого синдрома препаратом Кеторол Экспресс после стоматологических вмешательств, сопровождающихся травмой тканей». Стоматология. 2020;99(2):50-54)
Комментарии (0)