Исследования, опубликованные в 2023–2025 годах, показали, что использование алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) повышает точность обнаружения кариеса на рентгеновских снимках по сравнению с традиционным анализом стоматологами. Об этом сообщается в обзоре по применению ИИ в стоматологии.
Алгоритм ИИ выделяет кариозные участки на цифровом рентгеновском снимке. Современные системы используют глубокие нейронные сети (например, сверточные нейронные сети — CNN), которые анализируют снимок послойно, оценивая оттенки, плотность и контраст тканей, что позволяет выявлять мелкие поражения, часто незаметные при визуальном осмотре.
В одном из исследований точность диагностики с помощью ИИ достигала около 92%, чувствительность — 88,1%, а специфичность — 96,6%. Эти показатели существенно превосходят результаты начинающих специалистов. Такие прикусные снимки оптимальны для оценки межзубных пространств, где часто развивается кариес, и именно на этих участках ИИ демонстрирует высокую эффективность по сравнению с традиционным визуальным и 3D-сканированием зубных рядов (90% против 60% соответственно).
На рынке уже представлены программные продукты с одобрением регулирующих органов. Например, компания Overjet получила разрешение FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов) для функций измерения состояния костной ткани и выявления кариозных участков. Продукт VideaHealth получил аналогичное одобрение для диагностики кариеса у детей и взрослых. В документах регуляторов подчёркивается, что эти системы предназначены для помощи стоматологу, а не для самостоятельного принятия клинических решений.
Использование ИИ имеет ограничения. Панорамные и прикусные рентгеновские снимки предоставляют разные возможности для выявления кариеса, и эффективность алгоритмов зависит от типа снимка и качества обучающих данных. Различия в аннотациях и характеристиках пациентов могут снижать точность при переносе моделей на другие клиники. Поэтому необходима дополнительная клиническая проверка на новых данных для подтверждения надёжности систем. ИИ рассматривается как инструмент, помогающий врачу быстрее и точнее выявлять потенциальные проблемы, но окончательное решение остаётся за стоматологом.
Технология базируется на сверточных нейронных сетях — мощном инструменте глубокого обучения, который одновременно классифицирует снимки, локализует кариозные участки и оценивает глубину поражения.
Таким образом, современные ИИ-инструменты уже показывают практическое увеличение точности диагностики и получили регулирующее одобрение в качестве помощников стоматологов. Однако остаются вызовы, требующие стандартизации данных и чётких правил ответственности при ошибках.
