Primjena umjetne inteligencije u stomatologiji može značajno unaprijediti ishod liječenja pacijenta te ima tendenciju smanjenja ljudske pogreške. Računalni sustavi i određene metode umjetne inteligencije koje koriste složene algoritme, sposobni su kodirati digitalne podatke o radiografskoj slici dobivenoj rendgenskim zračenjem te ih prenijeti u računalni jezik za obradu velikog skupa podataka. Primijenjena kao pomoćni alat, može dati informacije o pacijentu te dijagnostici zuba i okolnih dentalnih struktura na svim radiografskim slikama (dvodimenzionalnim i trodimenzionalnim).

Cilj rada: Cilj rada je predstaviti način razvoja i primjenu umjetne inteligencije u stomatologiji, naglašavajući pritom važnost metoda segmentacije i metoda poboljšanja kvalitete dentalnih radiografskih slika.

Rasprava: Zajednički cilj razvoja i primjene metoda umjetne inteligencije u dentalnoj radiografiji usmjeren je na dobivanju radiograma iz kojih će se brže i lakše prikupiti dijagnostički vrijedne informacije u svrhu uspješnog liječenja pacijenata. Razvijene su metode segmentacije dentalnih struktura koje mogu automatski numerirati i lokalizirati zub ili samostalno označiti i prikazati željene strukture na slici. Metode unaprjeđenja kvalitete slike nastoje djelovati na, primjerice, poboljšanju rezolucije slike ili smanjenju metalnih artefakata. Istraživanja su pokazala da se umjetna inteligencija može primjenjivati u svakodnevnoj kliničkoj praksi, ali ima određena ograničenja.

Zaključak: Metode umjetne inteligencije u dentalnoj radiografiji koristan su pomoćni alat u kliničkoj praksi doktora dentalne medicine jer mogu ubrzati proces dohvaćanja podataka o pacijentu, a automatska lokalizacija dentalnih struktura skraćuje vrijeme stomatologu za ručnu analizu slike, no nikako ne mogu u potpunosti zamijeniti stomatologa. Za potpunu implementaciju navedenih metoda potrebno je više razvojnih standarda i resursa te prevladavanje etičkih i pravnih problema zamjene čovjeka sa sustavom.

Anita Ivanović, Tatjana Matijaš