Найти в Дзене
IT Russia brief

ИИ оказался точнее и «проворнее» стоматологов при анализе снимков челюсти

Результаты проведенного учеными эксперимента могут изменить подход к диагностике в стоматологии Специалисты из Санкт-Петербурга и Великого Новгорода испытали ИИ на анализе томографических снимков челюсти. Они смоделировали максимально приближенные к реальной медицинской практике условия. Результаты оказались впечатляющими. Выяснилось, что нейросети справляются быстрее и точнее, чем стоматологи. Для эксперимента ученые создали трехмерные модели челюстей ста пациентов на основе конусно-лучевой компьютерной томографии. Полученные изображения разбили на 3200 анатомических сегментов. Каждый из них соответствовал отдельному зубу или области, где его нет. Это позволило детально анализировать возможные патологии. Алгоритм Diagnocat и десять стоматологов со средним стажем работы около 13 лет независимо анализировали томографические данные. Результаты проверяли три независимых эксперта – два стоматолога и рентгенолог с опытом работы с дентальной КЛКТ более 20 лет. В переднем отделе челюсти, где
Оглавление
   Источник изображения: ItRussia.Media
Источник изображения: ItRussia.Media

Результаты проведенного учеными эксперимента могут изменить подход к диагностике в стоматологии

Специалисты из Санкт-Петербурга и Великого Новгорода испытали ИИ на анализе томографических снимков челюсти. Они смоделировали максимально приближенные к реальной медицинской практике условия. Результаты оказались впечатляющими. Выяснилось, что нейросети справляются быстрее и точнее, чем стоматологи.

Алгоритм Diagnocat против десяти стоматологов

Для эксперимента ученые создали трехмерные модели челюстей ста пациентов на основе конусно-лучевой компьютерной томографии. Полученные изображения разбили на 3200 анатомических сегментов. Каждый из них соответствовал отдельному зубу или области, где его нет. Это позволило детально анализировать возможные патологии.

Алгоритм Diagnocat и десять стоматологов со средним стажем работы около 13 лет независимо анализировали томографические данные. Результаты проверяли три независимых эксперта – два стоматолога и рентгенолог с опытом работы с дентальной КЛКТ более 20 лет.

В переднем отделе челюсти, где располагаются резцы и клыки, ИИ не допустил ни одной диагностической ошибки. В более сложной боковой зоне точность также оказалась выше, чем у стоматологов. Алгоритм ошибался в 4,86% случаев, а врачи – в 7,29%. При этом среднее время анализа одного снимка у ИИ составило 4,18 минуты, тогда как специалистам понадобилось около 25 минут. То есть алгоритм более чем в шесть раз быстрее справляется с обработкой томографических изображений.

Никто не идеален

Но! Примерно в 12% случаев алгоритм не увидел кариес, иногда он путал корни зубов с имплантатами и не всегда точно определял степень поражения тканей.

«Высокая чувствительность Diagnocat при сравнении с данными, полученными от врачей, а также его высокая скорость анализа позволяют рассматривать эту систему как эффективный инструмент поддержки принятия врачебных решений», - сказал профессор кафедры ортопедической стоматологии ПСПбГМУ имени Павлова Роман Розов.

Разработчики подчеркивают, что такие системы не должны работать автономно. Алгоритмы рассматриваются как инструмент поддержки диагностики. Окончательное решение и тактика лечения остаются за врачом.

Ранее мы писали, что волгоградские учёные нашли способ раннего выявления онкозаболеваний в стоматологии.