Onderzoekers van de Universiteit van Hong Kong gebruikten deep learning-technieken om tandkronen te ontwerpen. Dit zijn kapjes die bovenop een bestaande tand worden geplaatst om deze te herstellen en te beschermen.
Momenteel worden de meeste tandkronen gemaakt met behulp van computerondersteund ontwerp (CAD). De onderzoekers zeggen dat hun methoden esthetisch en functioneel superieure kronen genereerden in vergelijking met CAD-methoden.
Bovendien bespaart het gebruik van AI voor het ontwerpen van kronen tijd en geld en verkleint het de kans op menselijke fouten.
Hoe werkt het?
De onderzoekgepubliceerd in Dental Materials, gebruikte een dataset van 600 digitale afgietsels van tweede premolaren en aangrenzende tanden. Deze werden doorgegeven aan een 3D neuraal netwerk, een 3D-DCGAN, dat verschillende structurele kenmerken leerde van de gezonde digitale afgietsels.
Nadat het model was getraind, gebruikten onderzoekers het om tandkronen te genereren en ontdekten dat het beter presteerde dan klassiek ontworpen kronen op verschillende variabelen.
De onderzoekers zeggen: "Dit onderzoek toonde aan dat 3D-DCGAN gebruikt kan worden om zeer nauwkeurig gepersonaliseerde tandkronen te ontwerpen die zowel de morfologie als de biomechanica van natuurlijke tanden kunnen nabootsen."
Er werd niet alleen voorspeld dat de gegenereerde tanden functioneel superieur zouden zijn aan de CAD-ontworpen tanden, maar ze zouden waarschijnlijk ook langer meegaan.
Het onderzoek is goed ontvangen door andere tandartsen. Tejas Patel, van Austin Cosmetic Dentistry in Texas, vertelde Fox News dat het maken van kronen met CAD "veel tijd vergt voor individuele patiënten. Dit betekent hogere kosten en meer ruimte voor fouten."
Hij gaf ook commentaar op de levensduur van de AI-gegenereerde kronen: "Met het gebruik van generatieve AI kunnen deze processen nauwkeuriger gepersonaliseerde kronen maken met behulp van eerdere gegevens en ze met genoeg precisie vormen om bijna net zo lang mee te gaan als echte tanden."
Patel zegt dat AI-gegenereerde kronen zullen worden onderworpen aan klinische tests voordat ze bij het publiek worden geïntroduceerd.
In de tandheelkunde gaat dit proces echter sneller dan in andere medische gebieden, dus patiënten kunnen de voordelen al binnen een jaar of twee zien.
3D neurale netwerken in de geneeskunde
3D neurale netwerken zijn onderzocht voor andere medische toepassingen, zoals het analyseren van complexe 3D diagnostische beelden geproduceerd door fMRI.
Deze techniek is gebruikt om hersenbloeding classificerenstructurele afwijkingen die wijzen op de ziekte van Alzheimeren gliomen classificerenEen soort hersentumor.
AI ondersteunt medische vooruitgang op vrijwel elk gebied en in elk vakgebied en het zal niet lang meer duren voordat AI-ondersteunde technieken de norm worden.
