在過去的二十年里，世界在技術上取得了巨大的進步，并影響了人類生活的許多方面。牙科健康也得益于技術進步。智能牙刷、虛擬現(xiàn)實、激光技術和3D打印從根本上改變了牙科領域的面貌。

牙科的下一個大課題是人工智能在診斷和治療中的應用。

人工智能目前在牙科中的應用

在牙科中，人工智能有著廣泛的應用。例如，它用于語音命令，如DEXvoice。

由Simplifeye和DEXIS創(chuàng)建的DEXvoice是牙醫(yī)的“Alexa”。DEXvoice可以提取x光片、病人記錄和圖表。DEXvoice解決方案創(chuàng)造了一種“免提”的方法，并最終可以加快牙醫(yī)的工作速度，因為技術人員或助理不必不斷嘗試在計算機上查找文檔、x光片和圖表。它還使工作區(qū)更干凈和安全，因為不需要戴上或摘下手套來使用電腦。

任何接受過牙醫(yī)治療的人都知道這個過程有多痛苦。如果人工智能能幫助治療變得更快、更少痛苦，這將推動人工智能更好地在牙科領域發(fā)展。

解讀X光片

解讀X光片和正確計劃治療是牙醫(yī)必須掌握的一些最重要的技能。盡管如此，它仍然是一項最難掌握的技能，因為許多圖像用肉眼看不清。目前，人工智能正在幫助檢測齲齒。

人工智能公司ParallelDots推出了一款基于云的人工智能應用程序，用于在牙科x光片上檢測蛀牙。他們把這個新的臨床設備命名為牙科學.AI. 該設備包含數(shù)千個作為數(shù)據(jù)集的X射線圖像。

人工智能算法經(jīng)過訓練，可以從大量數(shù)據(jù)中識別模式。另外，工業(yè)4.0技術，區(qū)塊鏈，保證了這些數(shù)據(jù)對所有系統(tǒng)參與者的即時性和有效性。

人工智能可以通過分析牙齒數(shù)據(jù)密度來更好地識別蛀牙

正確解讀X光片和3D圖像需要大量的經(jīng)驗，而人工智能助手使這些工作變得更容易，因為已經(jīng)有數(shù)百萬圖像已經(jīng)被評估了。人工智能算法經(jīng)過數(shù)千張X射線圖像的訓練，在預測蛀牙方面達到了很高的精度。

人工智能還為我們帶來了一個智能助手——MMG Fusion開發(fā)的椅子填充程序——通過聯(lián)系患者協(xié)調(diào)尚未完成的治療，可以幫助優(yōu)化牙科實踐計劃。

一方面，它可以快速找出哪些類型的病人需要在什么時候去看牙醫(yī)，另一方面，它是用于聯(lián)系和協(xié)調(diào)這些病人。

人工智能已經(jīng)是牙科保健的盟友了嗎

雖然牙科護理方面的這些進步為未來在這一領域的發(fā)展提供了一個可觀的前景，但該領域的一些專家，如印度國家醫(yī)學科學院的成員Sunali S.Khanna博士和Prita A.Dhaimade博士指出，這些進展仍有許多缺點和挑戰(zhàn)需要克服。例如，初期投資成本高。

人工智能比人類更能識別蛀牙

JaroslavBláha報告說，相比人工智能，一組牙醫(yī)在X光片中發(fā)現(xiàn)的齲齒病例只有大約50%。他還證明了人工智能比人類更能在X光片上發(fā)現(xiàn)矯正標志。

在某些情況下，人工智能系統(tǒng)的性能已經(jīng)超過了人類。即使人工智能的質(zhì)量還說不上很好，在今天它的工作速度已經(jīng)大大提高了。通過節(jié)省時間和降低相關成本，人工智能系統(tǒng)將在未來牙科中發(fā)揮越來越重要的作用。

人工智能輔助牙醫(yī)

除了獲得相關疾病的知識外，還應將重點放在使用人工智能系統(tǒng)支持牙科決策上。其目的應該是訓練下一代牙醫(yī)學習決策支持系統(tǒng)如何工作的基本知識，以便能夠理解他們的決定，如果醫(yī)學上有指示的話，也可以做出反對意見。

展望未來

人工智能在牙科中的應用有可能更快地引入個性化診斷的解決方案。它將改善醫(yī)生和病人之間的溝通，并允許對病人的測試進行準確的分析。

人工智能平臺為診斷病人提供了更合適的選擇。雖然現(xiàn)有的CAD是由操作人員根據(jù)矯正醫(yī)師的指示手動執(zhí)行的，并且可能涉及人為錯誤，但是基于人工智能的分析將有一個精確的設置，在治療前后有一個精確的診斷和預后。

就個人而言，筆者希望隨著人工智能在牙齒健康領域的出現(xiàn)，去看牙醫(yī)會在某些方面減輕疼痛感和壓力。去看牙醫(yī)會對很多病人、兒童和成年人產(chǎn)生持久的心理影響。

但是，想想人工智能和牙科學在未來可能為牙齒保健帶來的積極成果，也是令人期待的。

結論

雖然人工智能系統(tǒng)越來越深入人們的日常生活，并帶來相當?shù)谋憬莺椭悄苄?，但不可否認的是同時會存在一些挑戰(zhàn)。

人們會在意生活形勢的改變，包括人工智能帶來的改變。因此，在這方面，用戶需要知道他們?yōu)槭裁醋鞒隽藳Q定。了解決策的理由不僅確保透明度，而且能增加用戶接受的程度。

未來的另一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)的真實性。基于機器學習的人工智能可以得到中性的結果，輸出數(shù)據(jù)也必須沒有任何失真。

在倫理和法律問題上，特別是在我們能夠依靠強大的人工智能之前，我們還有很長的路要走。根據(jù)克里澤爾的說法，全球協(xié)議是必要的，但鑒于地域政治局勢，這似乎是一個烏托邦。
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