人工智能诊断在口腔疾病中的应用_刘启萌.pdf
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1、2022 年 12 月第 44 卷第 6 期农垦医学Journal of Nongken MedicineDec.2022Vol.44No.6人工智能诊断在口腔疾病中的应用刘启萌1徐江2王腊梅1(1.石河子大学医学院,新疆石河子,832002;2.石河子大学医学院第一附属医院口腔科,新疆石河子,832008)【摘要】随着计算机技术的快速发展,人工智能(Artificial intelligence,AI)在医学领域得到广泛应用,在口腔医学领域,人工智能的应用相较传统诊疗能使口腔疾病的诊断过程更加准确和高效,对于获得最佳治疗效果以及优质患者护理至关重要。本文主要就人工智能诊断在口腔疾病的应用情况
2、进行综述,并对其做出未来展望。【关键词】人工智能;口腔疾病;疾病诊断中图分类号:R739.8文献标识码:AApplication of Artificial Intelligence Diagnosis in Oral DiseasesLIU Qi-meng1,XYU Jiang2,WANG La-mei1(1.Shihezi University School of Medicine,Xinjiang Shihezi,832002;2.Department of Stomatology,the First AffiliatedHospital of Shihezi University Sc
3、hool of Medicine,Xinjiang Shihezi,832008)【Abstract】With the rapid development of computer technology,artificial intelligence(AI)has been widely usedin the medical field.In the field of Stomatology,compared with traditional diagnosis and treatment,the application ofAI can make the diagnosis process o
4、f oral diseases more accurate and efficient,which is very important forobtaining the best treatment effect and high-quality patient care.This paper mainly reviews the application ofartificial intelligence diagnosis in oral diseases,and looks forward to its future.【Key words】Artificial Intelligence;O
5、ral Diseases;Disease Diagnosis随着科技的日益进步,尤其是电子计算机技术的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)广泛应用于人类社会的各个领域,其在医学领域的应用也越来越广泛,口腔医学人工智能在口腔病变的检测、诊断、治疗和疾病预测1等方面的应用也取得一定进展,推动了口腔医疗的智能化、精准化和微创化发展。人工智能包括卷积神经网络(CNN)、人工神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、模糊逻辑2等,现已逐渐应用于牙体牙髓病、牙周疾病、牙体缺失、牙列不齐、口腔癌等口腔常见疾病的诊断与治疗中。1 医学影像人工智能AI 是研究、开发用于模拟、延
6、伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用的一门前沿科学3,其主要包括机器学习(Machine Learning,ML)和深度学习(Deep Learning,DL)4,5。人工智能作为计算机器范畴的一个分支,被认为是 21 世纪前沿而复杂的技术之一。随着人工智能技术的不断发展,医学影像技术中人工智能的应用已成为当今时代的热点研究方向。1.1 机器学习ML 作为人工智能的一部分,其核心是使用算法来解决不同的问题,包括数据分类或回归,且其是研究人员将大量数据转化为可能用于临床决策知识的新兴兴趣领域。在 ML 中,算法无需事先进行显式编程即可运行。机器学习可根据学习类型分基金项目:石河子大学教育教学改
7、革项目(JGH-2020-52)。通讯作者:王腊梅,女,高级实验师,从事口腔基础医学研究。535 第 6 期农垦医学第 44 卷为:监督学习、无监督学习、强化学习。其中,监督学习是医学研究中最广泛使用的学习形式;无监督学习通常需要大量数据,结果可能难以进行解释;强化学习需要一个在健康科学中难以实施的试错过程;目前,机器学习主要应用于机器人技术、电信和博弈论6。近年来,随着科学技术的进步,通过电子病历和图像文件,如在放射和病理学领域,机器学习的使用有所增加,从而使患者数据数字化程度得以提高。目前放射组学的使用成为流行趋势,其为一种有助于建立诊断的计算工具,从根本上涉及成像数据转换,以检测人眼不明
8、显的差异特征7,这种新的影像学特征可对诊断、预后和治疗有用。1.2 深度学习DL 是机器学习的最新进展,可描述为机器学习的一个子学科8,其功能更为复杂,能够提供决策能力并处理超大数据集4。深度学习算法是以神经网络(NNs)为基础,由节点(称为神经元)组成的复杂模型,这些节点可对具有多层特征的深层网络进行建模。深度学习技术允许对输入数据进行高级抽象,在从图像分析到个性化药物设计等不同任务中表现出色9。利用 AI 方法对大数据进行分析处理和机器学习,以口腔图像信息处理的共性问题为核心,通过像素分离、检索和分析等技术手段建立具有多模态的医学图像信息处理模式,进而形成一种在深度学习理论框架下的函数空间
9、的学习理论和最优算法10。2 人工智能在常见口腔疾病诊断中的应用随着人工 AI 的发展,研究者们尝试利用 AI技术以辅助解决口腔医疗过程中面临的问题,开拓口腔医疗新模式3。牙体牙髓病、牙周疾病、牙体缺失、牙列不齐、口腔癌等为口腔科的常见疾病,预防和早期治疗对疾病的发展、转归和结局至关重要。“早期发现、早期诊断、早期治疗”为口腔疾病的二级预防策略,其防止口腔疾病临床前期或临床初期的变化,使疾病在早期即被发现和治疗,避免或减少并发症。通过利用人工智能对牙体牙髓病、牙周疾病、牙体缺失、牙列不齐、口腔癌等口腔疾病进行智能诊断、识别及分期或分级11,可实现口腔疾病的智能预防、筛查与诊断等。2.1 人工智
10、能在龋病诊断中的应用人工智能在龋病的检测中已获得了显著的成效,其依托于大数据,可实现快速准确找到病因和患处,尤其是对于儿童龋齿的早期诊断及患者牙组织影像资料的采集和数据分析,很大程度上可提高诊疗的效率和准确度12。国外学者 Lee13等通过研究发现,人工智能中基于图像识别的深层神经网络算法对龋齿的诊断检测效果较好,同时有研究发现CNN 算法可被用于根尖周 X 光片龋齿检测和诊断中,且该系统具有良好的性能14。Hung15等根据健康报告等公开信息开发学习算法对根面龋进行识别预测,发现年龄是根面龋最密切相关特征的有效信息16,故在一定程度上可帮助口腔医生对老年人根龋进行一级预防。2.2 人工智能在
11、牙周病诊断中的应用牙周病是导致中老年人牙齿缺失的主要原因之一17。Lee13等学者研究表明牙周病病情的持续进展最终将导致成人牙齿缺失。为研究人工智能技术在牙周病诊断和预测中的应用效果,许多学者进行广泛研究,其通过采集和分析三维数据影像资料等,智能化制定和设计牙周病的定性定量诊疗方案;另外,该研究发现基于深度卷积神经网络(CNN)算法 CAD 系统的使用,可用于诊断和预测牙周健康受损的牙齿,平均预测准确率约为 78.9%。Yauney18等使用基于 CNN 的人工智能系统将不良牙周健康与系统健康结果联系起来,并表示人工智能可用于自动诊断,也可用于其他疾病的筛查。Krois19等使用CNN 检测牙
12、周骨质丢失(PBL)的全景牙科 X 线照片,结果与口腔专家诊断后提出的意见相近,且人工神经网络还可根据患者的免疫反应情况有效地将患者分为侵袭性牙周炎和慢性牙周炎。由此可见,人工智能系统可辅助减轻口腔医生的诊断工作压力,为牙周疾病的二级预防提供新的契机。2.3 人工智能在口腔癌诊断中的应用焦龙20等研究发现,在口腔癌的早期诊断中,模糊神经网络模型更具特异性,其比临床医生的解释更具准确性和敏感性。研究发现深度学习工具可成为口腔癌前病变和癌症早期诊断的无创辅助手段,其不仅适用于口腔医师临床诊断,也适用于社区口腔卫生服务工作者。另一方面,Ilhan21等强调了人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的作用,尤
13、其是在低资源环境下远程医疗中的应用更具优势。由此可见,人工智能通过检测复杂模式为任务自动化提供了机遇,将极大地改变口腔癌早期诊断的方式,进 536 2022 年 12 月第 44 卷第 6 期农垦医学Journal of Nongken MedicineDec.2022Vol.44No.6一步改善临床治疗工作。2.4 人工智能在口腔修复疾病诊疗中的应用在口腔修复学中,将人工智能诊断与 CAD/CAM 二者融合,可实现将人工神经网络用于三维立体扫描牙齿,并集合全景片、根尖片、CBCT 等于一体,打破数据获取与 CAD/CAM 二者间的壁垒,实现修复治疗智能化的愿景。在口腔种植中,Alarifi
14、等22学者提出用于预测种植体成功率的一种神经网络系统,其准确率高达 99.25%。由此可见,应用人工智能可大幅提升种植修复手术的效果。2.5 人工智能在正畸诊疗中的应用在口腔正畸中,准确的诊断、治疗计划和预后的预测是治疗成功的关键。人工智能可应用于正畸治疗的各个阶段。应用人工神经网络(ANN)机器学习能力的人工智能专家系统23可决定治疗前是否需要拔牙,人工智能系统在正畸治疗全过程中提出的拔牙方案,与正畸专家所提出的方案相同准确率达到 84%。我国学者开发了一种基于人工智能的正畸方法及装置24,运用多种机器学习模型,实现了从牙齿三维数字化获取到模型制造全过程的自动化,不仅可避免受到医生个人的主观
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