Возможности применения искусственного интеллекта и телемедицины в имплантологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт 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.

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-Петербург

Г. С. Брудян

Воскресенская стоматологическая поликлиника

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr-brudyan@mail.ru
Россия, Воскресенск

Список литературы

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».