Bár a mesterséges intelligencia alkalmazása a fogászatban még gyerekcipőben jár, a bevezetőnkben felvázolt forgatókönyv valósággá válhat a nem túl távoli jövőben a Fogászati ​​Orvostudományi Iskola és a Műszaki Iskola interdiszciplináris kutatócsoportjának köszönhetően. A csapat létrehozott ugyanis egy mesterségesintelligencia-programot, amely beolvassa a fogászati ​​képeket, például a panoráma röntgenfelvételeket, és figyelmezteti az orvosokat azokra az eredményekre, amelyek további nyomon követést igényelnek.

"Nagy lehetőséget látunk a mesterséges intelligencia fogdiagnosztikai alkalmazásában" - mondja Aruna Ramesh, a fogorvosi iskola egyetemi tanára és docense, valamint a maxillofacialis radiológia szak dékánja.

Az ilyen projektek a „digitális fogászat” felé történő elmozdulás részét képezik, mivel a technológia éppen egy olyan szakmát alakít át, amely többnyire manuális készségektől függ. Számítógépek segítségével azonban a fogorvosok már most is elkészíthetik a betegek koronáját akár egy szemüveg elkészítéséhez szükséges idő alatt is. Valamint különböző szoftvereket használnak a beteg állkapocs-formájának beméréséhez, hogy segítsék az implantátumok pontosabb elhelyezését. Míg az olyan képalkotó technológiák, mint az MRI és a CT ugyancsak kibővítették a fogorvosok gyógyítási lehetőségeit. "A felvételek értelmezése azonban sokszor időigényes folyamat - a biztosítók ráadásul valahol nem is fedezik a röntgenelemzésének költségeit - mondta Ramesh. Ha a digitális fejlesztések felgyorsíthatják a kiértékelést, azzal a beteg költségei is csökkenhetnek. A mesterséges intelligencia alkalmazása ezen kívül csökkentheti az emberi hibákat: Karen Panetta, a Mérnöki Iskola professzora és dékánja szerint

a röntgenfotók olyan információkat is tartalmaznak, amelyeket a szem nem képes felismerni, de a számítógép igen.

Ramesh, Panetta és a műszaki egyetemi hallgatója, Rahul Rajendran (aki szintén a tanulmány szerzője) remélik, hogy gyorsan megtanítják majd az MI-rendszert a képek szkennelésére - a panoráma röntgenfelvételekkel kezdik -,illetve a problémás területek jelzésére. Panetta egyébként már végzett hasonló munkát MI segítségével mammográfiai adatok leolvasásánál, a rák más típusú orvosi képalkotás által feltárt jeleinek felderítésénél, valamint olyan betegségek felismerésénél, mint például a COVID-19. "Mindenki azt gondolja, hogy a mesterséges intelligencia egy mágikus doboz, amelybe adatokat töltesz, az pedig automatikusan válaszokat ad" - mondja Panetta. Hozzátette: az viszont a kutatók felelőssége, hogy szakértők által validált adatokat töltsenek a rendszerbe.

Ramesh és a D20 fogászati ​​hallgatója, Ruby Wagimin, első körben ezer panoráma röntgenfelvételt elemeztek, és részletes leírásokat adtak az MI-programhoz, ami egyébiránt a kutatók hangosan kimondott észrevételeit is rögzíti, valamint nyomon követi a szemmozgásaikat. Utóbbival így akár azt is kiszűri, ha egy másodperc töredékénél hosszabb ideig haboznak a fotó egy adott pontján. Miután a szükséges adatokat összegyűjtötték, a mesterségesintelligencia-rendszer kiértékelte a röntgenfelvételeket és megjelölte azokat, amelyeken feltételezhetően rendellenességek vannak. Majd ezt az elemzést összevetették a szakemberek következtetéseivel. Az információk egységesítése sokkal nehezebb volt, mint azt laikusként hinnénk tekintve, hogy a betegek állkapocs-formái legalább olyan sokfélék, mint maguk az emberek. Noha az első forduló eredményei ígéretesek lettek, a kutatók szerint az MI-nek így is évek kellenek, mielőtt készen állna megjelenni a fogorvosi rendelőkben (szigorúan támogató szerepben). Addig pedig még további százezer röntgenfelvétel elemzése is vár rájuk. Ahogy Ramesh fogalmazott:

"A számítógép nem lesz radiológus, és nem hiszem, hogy valaha is teljesen felválthatja az embert."

(Fotó: Pixabay)