Інформація призначена тільки для фахівців сфери охорони здоров'я, осіб,
які мають вищу або середню спеціальну медичну освіту.

Підтвердіть, що Ви є фахівцем у сфері охорони здоров'я.

Мобильная версия

Регистрация Забыли пароль?

Oral and General Health Том 6, №2, 2025

Вернуться к номеру

Майбутнє вже сьогодні: як штучний інтелект змінює уявлення про стоматологію?

Майбутнє вже сьогодні: як штучний інтелект змінює уявлення про стоматологію?

Авторы: Мазур І.П. (1, 2), Антонишин І.В. (3), Гасюк Н.В. (3), Радчук В.Б. (3)
(1) - Національний університет охорони здоров’я України імені П.Л. Шупика, м. Київ, Україна
(2) - ГО «Асоціація стоматологів України», м. Київ, Україна
(3) - Тернопільський національний медичний університет імені І.Я. Горбачевського, м. Тернопіль, Україна

Рубрики: Стоматология

Разделы: Справочник специалиста

Версия для печати


Резюме

Актуальність. Стаття розглядає штучний інтелект (ШІ) як революційну технологію, що все активніше проникає в різні галузі медицини, зокрема стоматологію, відкриваючи нові можливості для поліпшення діагностики, лікування та профілактики захворювань порожнини рота. Розглядається питання застосування ШІ в сучасній стоматології. Мета статті полягає в аналізі сучасних методів застосування ШІ на предмет імплементації в стоматологічну практику, аналізі моніторингу його поточного впливу на діагностику, лікування та управління клініками, а також окресленні потенційних перспектив подальшого розвитку, що вже сьогодні формують нове розуміння майбутнього стоматології. Матеріали та методи. Огляд і аналіз наукової та медичної літератури на основі баз даних Scopus, Web of Science, MedLine, PubMed, NCBI, опублікованої за останні 5 років, включно з оглядами літератури та результатами досліджень. Результати статті присвячені огляду ключових напрямків застосування ШІ в стоматології, а саме: аналізу медичних зображень (рентгенографія, комп’ютерна томографія); плануванню лікування (імплантологія, ортодонтія); розвитку робототехніки в стоматології; використанню віртуальних асистентів. У статті наведено порівняльний аналіз переваг та недоліків впровадження ШІ в стоматологічну практику, що дозволяє оцінити потенційні можливості та виклики, пов’язані з його використанням. Висновки. ШІ має значний потенціал для трансформації стоматологічної галузі, підвищуючи точність діагностики, оптимізуючи планування лікування, автоматизуючи рутинні завдання та розширюючи доступність медичної допомоги. Однак успішне впровадження ШІ потребує вирішення низки етичних та практичних питань, а також постійного розвитку та адаптації технологій.

Background. The article considers artificial intelligence (AI) as a revolutionary technology that is increasingly penetrating various fields of medicine, in particular dentistry, opening up new opportunities for improving the diagnosis, treatment and prevention of oral diseases. The use of AI in modern dentistry is discussed. The purpose is to analyze modern methods for implementing AI in dental practice, to monitor its current impact on diagnosis, treatment and management of clinics, as well as to identify potential prospects for further development, which are already forming a new understanding of future dentistry. Materials and methods. Review and analysis of scientific and medical literature from the Scopus, Web of Science, MEDLINE, PubMed, NCBI databases published in the last 5 years, including literature reviews and research results. Results. The article deals with an overview of the key areas of AI application in dentistry, namely: medical image analysis (radiography, computed tomography); treatment planning (implantology, orthodontics); development of robotics in dentistry; the use of virtual assistants. The article provides a comparative analysis of the advantages and disadvantages of implementing AI in dental practice, which allows assessing the potential opportunities and challenges associated with its use. Conclusions. AI has significant potential to transform the dental industry by improving diagnostic accuracy, optimizing treatment planning, automating routine tasks, and expanding access to medical care. However, the successful implementation of AI requires solving a number of ethical and practical issues, as well as continuous development and adaptation of technologies.


Ключевые слова

штучний інтелект; стоматологія; пародонтологія; діагностика; аналіз зображень; цифрові технології в стоматології

artificial intelligence; dentistry; periodontology; diagnosis; image analysis; digital technologies in dentistry

doi: http://dx.doi.org/10.22141/ogh.6.2.2025.223

Для ознакомления с полным содержанием статьи необходимо оформить подписку на журнал.


Список литературы

1. Vodanovi M, Subai M, Miloevi D, Savi Paviin I. Artificial Intelligence in Medicine and Dentistry. Acta Stomatol Croat. 2023;57(1):70-84. doi: 10.15644/asc57/1/8. 
2. Surlari Z, Budal DG, Lupu CI, Stelea CG, Butnaru OM, Luchian I. Current Progress and Challenges of Using Artificial Intelligence in Clinical Dentistry — A Narrative Review. J Clin Med. 2023;12(23):7378. doi: 10.3390/jcm12237378.
3. Eschert T, Schwendicke F, Krois J, Bohner L, Vinayahalingam S, Hanisch M. A Survey on the Use of Artificial Intelligence by Clinicians in Dentistry and Oral and Maxillofacial Surgery. Medicina (Kaunas). 2022;58(8):1059. doi: 10.3390/medicina58081059. 
4. Samaranayake L, Tuygunov N, Schwendicke F, et al. The Transformative Role of Artificial Intelligence in Dentistry: A Comprehensive Overview. Part 1: Fundamentals of AI, and its Contemporary Applications in Dentistry. Int Dent J. 2025;75(2):383-396. doi: 10.1016/j.identj.2025.02.005. 
5. Rahim A, Khatoon R, Khan TA, et al. Artificial intelligence-powered dentistry: Probing the potential, challenges, and ethicality of artificial intelligence in dentistry. Digit Health. 2024;10:20552076241291345. doi: 10.1177/20552076241291345. 
6. Yazdanian M, Karami S, Tahmasebi E, et al. Dental Radiographic/Digital Radiography Technology along with Biological Agents in Human Identification. Scanning. 2022 Jan18;2022:5265912. doi: 10.1155/2022/5265912. 
7. Favaretto M, Shaw D, De Clercq E, Joda T, Elger BS. Big Data and Digitalization in Dentistry: A Systematic Review of the Ethical Issues. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(7):2495. doi: 10.3390/ijerph17072495. 
8. Reyes LT, Knorst JK, Ortiz FR, Ardenghi TM. Scope and challenges of machine learning-based diagnosis and prognosis in clinical dentistry: A literature review. J Clin Transl Res. 2021;7(4):523-539.
9. Semerci ZM, Yardımcı S. Empowering Modern Dentistry: The Impact of Artificial Intelligence on Patient Care and Clinical Decision Making. Diagnostics (Basel). 2024;14(12):1260. doi: 10.3390/diagnostics14121260. 
10. Al-Zubaidi SM, Muhammad Shaikh G, Malik A, et al. Exploring Faculty Preparedness for Artificial Intelligence-Driven Dental Education: A Multicentre Study. Cureus. 2024 Jul 11;16(7):e64377. doi: 10.7759/cureus.64377. 
11. Alqutaibi AY, Hamadallah HH, Oqbi HF, Almuzaini SA, Borzangy S. Current applications and future perspective of virtual reality in dental education and practice in Saudi Arabia: A scoping review. Saudi Dent J. 2024;36(11):1406-1416. doi: 10.1016/j.sdentj.2024.09.007.
12. Ghods K, Azizi A, Jafari A, Ghods K. Application of Artificial Intelligence in Clinical Dentistry, a Comprehensive Review of Lite-rature. J Dent (Shiraz). 2023;24(4):356-371. doi: 10.30476/dentjods.2023.96835.1969. 
13. Sivari E, Senirkentli GB, Bostanci E, Guzel MS, Acici K, Asuroglu T. Deep Learning in Diagnosis of Dental Anomalies and Di-seases: A Systematic Review. Diagnostics (Basel). 2023;13(15):2512. doi: 10.3390/diagnostics13152512. 
14. Schwendicke F, Chaurasia A, Arsiwala L, et al. Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis. Clin Oral Investig. 2021;25(7):4299-4309. doi: 10.1007/s00784-021-03990-w. 
15. Hundur Hiyari M, Pasic M, Zukic S. Application of Convolutional Neural Networks for Determining Gender and Age in Forensic Dentistry. Cureus. 2024;16(11):e73028. doi: 10.7759/cureus.73028. 
16. Minhas S, Wu TH, Kim DG, Chen S, Wu YC, Ko CC. Artificial Intelligence for 3D Reconstruction from 2D Panoramic X-rays to Assess Maxillary Impacted Canines. Diagnostics (Basel). 2024;14(2):196. doi: 10.3390/diagnostics14020196. 
17. Chen W, Dhawan M, Liu J, et al. Mapping the Use of Artificial Intelligence-Based Image Analysis for Clinical Decision-Making in Dentistry: A Scoping Review. Clin Exp Dent Res. 2024;10(6):e70035. doi: 10.1002/cre2.70035. 
18. Khnisch J, Meyer O, Hesenius M, Hickel R, Gruhn V. Ca–ries Detection on Intraoral Images Using Artificial Intelligence. J Dent Res. 2022;101(2):158-165. doi: 10.1177/00220345211032524. 
19. Al-Khalifa KS, Ahmed WM, Azhari AA, Qaw M, Alsheikh R, Alqudaihi F, Alfaraj A. The Use of Artificial Intelligence in Caries Detection: A Review. Bioengineering (Basel). 2024;11(9):936. doi: 10.3390/bioengineering11090936. 
20. Esmaeilyfard R, Bonyadifard H, Paknahad M. Dental Caries Detection and Classification in CBCT Images Using Deep Learning. Int Dent J. 2024;74(2):328-334. doi: 10.1016/j.identj.2023.10.003. 
21. Chau RCW, Li GH, Tew IM, et al. Accuracy of Artificial Intelligence-Based Photographic Detection of Gingivitis. Int Dent J. 2023;73(5):724-730. doi: 10.1016/j.identj.2023.03.007. 
22. Li S, Liu J, Zhou Z, et al. Artificial intelligence for caries and periapical periodontitis detection. J Dent. 2022;122:104107. doi: 10.1016/j.jdent.2022.104107. 
23. Schaake R, Leopold I, Sandberg A, et al. Virtual Reality for the Management of Pain and Anxiety for IR Procedures: A Prospective, Randomized, Pilot Study on Digital Sedation. J Vasc Interv Radiol. 2024;35(6):825-833. doi: 10.1016/j.jvir.2024.03.004. 
24. De Souza AB, Kang M, Negreiros WM, El-Rafie K, Finkelman M, Papaspyridakos P. A comparative retrospective study of different surgical guide designs for static computer-assisted implant surgery in posterior single edentulous sites. Clin Oral Implants Res. 2022;33(1):45-52. doi: 10.1111/clr.13858. 
25. Kapoor DU, Saini PK, Sharma N, et al. AI illuminates paths in oral cancer: transformative insights, diagnostic precision, and personalized strategies. EXCLI J. 2024;23:1091-1116. doi: 10.17179/excli2024-7253. 
26. Al-Rawi N, Sultan A, Rajai B, et al. The Effectiveness of Artificial Intelligence in Detection of Oral Cancer. Int Dent J. 2022;72(4):436-447. doi: 10.1016/j.identj.2022.03.001.
27. Свінціцький А.В., Климова В.В., Сендецький С.С. Використання штучного інтелекту в медицині, хірургії, стоматології, онкології. Клінічна онкологія. 2024;56(4):1-4. 
28. Sismanoglu S, Ercal P. Dentin-Pulp Tissue Regeneration Approaches in Dentistry: An Overview and Current Trends. Adv Exp Med Biol. 2020;1298:79-103. doi: 10.1007/5584_2020_578. 
29. Kwak GH, Kwak EJ, Song JM, et al. Automatic mandibular canal detection using a deep convolutional neural network. Sci Rep. 2020;10(1):5711. doi: 10.1038/s41598-020-62586-8. 
30. Oliveira-Santos N, Jacobs R, Picoli FF, Lahoud P, Nic–––-l–aes L, Groppo FC. Automated segmentation of the mandibular canal and its anterior loop by deep learning. Sci Rep. 2023;13(1):10819. doi: 10.1038/s41598-023-37798-3. 
31. Morgan N, Van Gerven A, Smolders A, de Faria Vasconcelos K, Willems H, Jacobs R. Convolutional neural network for automatic maxillary sinus segmentation on cone-beam computed tomographic images. Sci Rep. 2022;12(1):7523. doi: 10.1038/s41598-022-11483-3. 
32. Altalhi AM, Alharbi FS, Alhodaithy MA, et al. The Impact of Artificial Intelligence on Dental Implantology: A Narrative Review. Cureus. 2023;15(10):e47941. doi: 10.7759/cureus.47941. 
33. Ayad N, Schwendicke F, Krois J, et al. Patients’ perspectives on the use of artificial intelligence in dentistry: a regional survey. Head Face Med. 2023;19(1):23. doi: 10.1186/s13005-023-00368-z. 
34. Chen Q, Huang J, Salehi HS, et al. Hierarchical CNN-based occlusal surface morphology analysis for classifying posterior tooth type using augmented images from 3D dental surface models. Comput Methods Programs Biomed. 2021;208:106295. doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106295. 
35. Blain L. Fully-automatic robot dentist performs world’s first human procedure. New Atlas. 2024. Available from: https://newatlas.com/health-wellbeing/robot-dentist-world-first.
36. Cen Y, Huang X, Liu J, et al. Application of three-dimensional reconstruction technology in dentistry: a narrative review. BMC Oral Health. 2023;23(1):630. doi: 10.1186/s12903-023-03142-4. 
37. 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. 
38. Yeslam HE, Freifrau von Maltzahn N, Nassar HM. Revolutionizing CAD/CAM-based restorative dental processes and materials with artificial intelligence: a concise narrative review. PeerJ. 2024;12:e17793. doi: 10.7717/peerj.17793. 
39. Saini RS, Alshadidi AAF, Rakhra J, et al. Text mining analysis of scientific literature on digital intraoral scanners in dentistry: Bibliometric analysis. Digit Health. 2024;10:20552076241260837. doi: 10.1177/20552076241260837. 
40. Bayraktar Y, Ayan E. Diagnosis of interproximal caries lesions with deep convolutional neural network in digital bitewing radiographs. Clin Oral Investig. 2022;26(1):623-632. doi: 10.1007/s00784-021-04040-1. 
41. Висоцький А.А., Суріков О.О., Василюк-Зайцева С.В. Розвиток штучного інтелекту в сучасній медицині. Український медичний часопис. 2023;154(2):1-4.
42. Bahadir HS, Keskin NB, akmak EK, Gne G, Cesur Aydin K, Peker F. Patients’ attitudes toward artificial intelligence in dentistry and their trust in dentists. Oral Radiol. 2025;41(1):52-59. doi: 10.1007/s11282-024-00775-1. 
43. Kosan E, Krois J, Wingenfeld K, Deuter CE, Gaudin R, Schwendicke F. Patients’ Perspectives on Artificial Intelligence in Dentistry: A Controlled Study. J Clin Med. 2022;11(8):2143. doi: 10.3390/jcm11082143. 
44. Alfaraj A, Nagai T, AlQallaf H, Lin WS. Race to the Moon or the Bottom? Applications, Performance, and Ethical Considerations of Artificial Intelligence in Prosthodontics and Implant Dentistry. Dent J (Basel). 2024;13(1):13. doi: 10.3390/dj13010013. 
45. Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges. J Dent Res. 2020;99(7):769-774. doi: 10.1177/0022034520915714. 

Вернуться к номеру