Modern personal identification methods in dentistry

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The paper provides a review of relevant studies on the use of digital technology for personal identification in dentistry, as well as the main challenges of their implementation and use in real-world dental practice. Modern aspects of diagnosis and comprehensive planning of identification studies are aimed at improving the efficacy of solving complex medical and legal problems. The use of digital technology in dentistry has improved the accuracy of personal identification, as well as the reliability of forensic evidence. Significant advantages of digital photo and X-ray examinations over conventional techniques, as well as the benefits of digital 3D face reconstruction and dental identification, have been demonstrated. These findings indicate that artificial intelligence technology has the potential to improve identification methods.

At the same time, professional literature demonstrates shortcomings of artificial intelligence-based solutions in terms of discrimination, transparency, accountability, personal privacy, data safety, ethical norms, and other critical aspects. Thus, some authors suggest that the use of intellectual computer systems should be limited or even prohibited when drawing final conclusions and making judgments based on expert examination results. However, leading industry experts are increasingly convinced that the virtual evolution of self-developing artificial intelligence systems designed for independent existence is unavoidable.

According to recent research, the scientific community is increasingly interested in the implementation of innovative digital technology for effective solving of everyday research and practice challenges. Thus, digital technology has the potential to be a valuable tool for solving personal identification tasks and improving the quality of forensic evidence.

作者简介

Andrey Verkhovskiy

Smolensk State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: a.verhovskii@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1627-9099
SPIN 代码: 7617-8166

MD, Cand. Sci (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, 28 Krupskaya street, 214019 Smolensk

Samvel Apresyan

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: apresyan@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-3281-707X
SPIN 代码: 6317-9002

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Aleksandr Stepanov

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: stepanovmd@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6543-0998
SPIN 代码: 5848-6077

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Nagi R, Aravinda K, Rakesh N, et al. Digitization in forensic odontology: A paradigm shift in forensic investigations. J Forensic Dent Sci. 2019;11(1):5–10. doi: 10.4103/jfo.jfds_55_19
  2. Gupta S, Agnihotri A, Chandra A, Gupta OP. Contemporary practice in forensic odontology. J Oral Maxillofac Pathol. 2014;18(2):244–250. doi: 10.4103/0973-029X.140767
  3. Wankhade TD, Ingale SW, Mohite PM, Bankar NJ. Artificial intelligence in forensic medicine and toxicology: the future of forensic medicine. Cureus. 2022;14(8):e28376. doi: 10.7759/cureus.28376
  4. Zolotenkova GV, Rogachev AI, Pigolkin YI, et al. Age classification in forensic medicine using machine learning techniques. Sovrem Tekhnologii Med. 2022;14(1):15–22. doi: 10.17691/stm2022.14.1.02
  5. Manigandan T, Sumathy C, Elumalai M, et al. Forensic radiology in dentistry. J Pharm Bioallied Sci. 2015;7(Suppl. 1):S260-S264. doi: 10.4103/0975-7406.155944
  6. Vodanović M, Subašić M, Milošević D, Savić Pavičin I. Artificial intelligence in medicine and dentistry. Acta Stomatol Croat. 2023;57(1):70–84. doi: 10.15644/asc57/1/8
  7. Bucci A, Skrami E, Faragalli A, et al. Segmented Bayesian calibration approach for estimating age in forensic science. Biom J. 2019;61(6):1575–1594. doi: 10.1002/ bimj.201900016
  8. Rokhshad R, Ducret M, Chaurasia A, et al. Ethical considerations on artificial intelligence in dentistry: A framework and checklist. J Dent. 2023;135:104593. doi: 10.1016/j.jdent.2023.104593
  9. Franco A, Mendes SDSC, Picoli FF, et al. Forensic thanatology and the pink tooth phenomenon: From the lack of relation with the cause of death to a potential evidence of cadaveric decomposition in dental autopsies — case series. Forensic Sci Int. 2018;291:e8–e12. doi: 10.1016/j.forsciint.2018.08.011
  10. Balaji N, Senapati S, Sumathi MK. Forensic digital photography: A review. Int J Dent Med Res. 2014;1(3):132–135.
  11. Khatri M, Daniel MJ, Srinivasan SV. A comparative study of overlay generation methods in bite mark analysis. J Forensic Dent Sci. 2013;5(1):16–21. doi: 10.4103/0975-1475.114550
  12. Wright FD, Golden GS. The use of full spectrum digital photography for evidence collection and preservation in cases involving forensic odontology. Forensic Sci Int. 2010;201(1-3):59–67. doi: 10.1016/j.forsciint.2010.03.013
  13. Rozov RA, Trezubov VN, Popov VL, et al. Automated digital superimposition of the 3D model and archival photographs of full removable dentures in forensic dentistry. Stomatologiia (Mosk). 2022;101(3):61–69. EDN: NAQEDB doi: 10.17116/stomat202210103161
  14. Velenko PS, Poletaeva MP, Bychkov AA, et al. Chromatographic analysis of hard tooth tissue to determine the age of personality. Sud Med Ekspert. 2023;66(4):58–61. EDN: QXBXYU doi: 10.17116/sudmed20236604158
  15. Rajaram Mohan K, Mathew Fenn S. Artificial intelligence and its theranostic applications in dentistry. Cureus. 2023;15(5):e38711. doi: 10.7759/cureus.38711
  16. Kil’dyushov EM, Egorova EV, Dvornikov AS, Delyan VA. Estimation of individual biological age in individual in forensic medicine (review). Russian Journal of Forensiс Medicine. 2020;6(3):4–11. EDN: QQTPDL doi: 10.19048/fm317
  17. Ortiz AG, Soares GH, da Rosa GC, et al. A pilot study of an automated personal identification process: Applying machine learning to panoramic radiographs. Imaging Sci Dent. 2021;51(2):187–193. doi: 10.5624/isd.20200324
  18. Heo MS, Kim JE, Hwang JJ, et al. Artificial intelligence in oral and maxillofacial radiology: what is currently possible? Dentomaxillofac Radiol. 2021;50(3):20200375. doi: 10.1259/dmfr.20200375
  19. Lewis JM, Senn DR. Forensic dental age estimation: an overview. J Calif Dent Assoc. 2015;43(6):315–319.
  20. Maji A, Khaitan T, Sinha R, et al. A novel computer-assisted method of bite mark analysis for gender determination. J Environ Public Health. 2018;2018:7130876. doi: 10.1155/2018/7130876
  21. Aragón ML, Pontes LF, Bichara LM, et al. Validity and reliability of intraoral scanners compared to conventional gypsum models measurements: a systematic review. Eur J Orthod. 2016;38(4):429–434. doi: 10.1093/ejo/cjw033
  22. Zimmermann M, Mehl A, Mörmann WH, Reich S. Intraoral scanning systems — a current overview. Int J Comput Dent. 2015;18(2):101–129.
  23. Huang T, Xu H, Wang H, et al. Artificial intelligence for medicine: Progress, challenges, and perspectives. The Innovation Medicine. 2023;1(2):100030. doi: 10.59717/j.xinn-med.2023.100030
  24. Nijhawan R, Ansari SA, Kumar S, et al. Gun identification from gunshot audios for secure public places using transformer learning. Sci Rep. 2022;12(1):13300. doi: 10.1038/s41598-022-17497-1
  25. Shui W, Wu X, Zhou M. A computerized facial approximation method for Homo sapiens based on facial soft tissue thickness depths and geometric morphometrics. J Anat. 2023;243(5):796–812. doi: 10.1111/joa.13920
  26. Alam MK, Alftaikhah SAA, Issrani R, et al. Applications of artificial intelligence in the utilisation of imaging modalities in dentistry: A systematic review and meta-analysis of in-vitro studies. Heliyon. 2024;10(3):e24221. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e24221
  27. Vanezis P, Blowes RW, Linney AD, et al. Application of 3-D computer graphics for facial reconstruction and comparison with sculpting techniques. Forensic Sci Int. 1989;42(1-2):69–84. doi: 10.1016/0379-0738(89)90200-4
  28. Mays S. The effect of factors other than age upon skeletal age indicators in the adult. Ann Hum Biol. 2015;42(4):332–341. doi: 10.3109/03014460.2015.1044470
  29. Cheng C, Cheng X, Dai N, et al. Facial morphology prediction after complete denture restoration based on principal component analysis. J Oral Biol Craniofac Res. 2019;9(3):241–250. doi: 10.1016/j.jobcr.2019.06.002
  30. Verma AK, Kumar S, Bhattacharya S. Identification of a person with the help of bite mark analysis. J Oral Biol Craniofac Res. 2013;3(2):88–91. doi: 10.1016/j.jobcr.2013.05.002
  31. Daniel MJ, Pazhani A. Accuracy of bite mark analysis from food substances: A comparative study. J Forensic Dent Sci. 2015;7(3):222–226. doi: 10.4103/0975-1475.172442
  32. Shan T, Tay FR, Gu L. Application of artificial intelligence in dentistry. J Dent Res. 2021;100(3):232–244. doi: 10.1177/0022034520969115
  33. Cahan P, Treutlein B. A conversation with ChatGPT on the role of computational systems biology in stem cell research. Stem Cell Reports. 2023;18(1):1–2. doi: 10.1016/j.stemcr.2022.12.009
  34. van Dis EAM, Bollen J, Zuidema W, et al. ChatGPT: five priorities for research. Nature. 2023;614(7947):224–226. doi: 10.1038/d41586-023-00288-7
  35. Kou Y, Gui X. Mediating community — ai interaction through situated explanation. In: Proceedings of the ACM on human-computer interaction. 2020;4(102): 1–27. doi: 10.1145/3415173
  36. Mehnen L, Gruarin S, Vasileva M, Knapp B. ChatGPT as a medical doctor? A diagnostic accuracy study on common and rare diseases. medRxiv. 2023. doi: 10.1101/2023.04.20.23288859
  37. Koski E, Murphy J. AI in healthcare. Stud Health Technol Inform. 2021;284:295–299. doi: 10.3233/SHTI210726

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».