{"id":4070,"date":"2023-03-29T10:32:10","date_gmt":"2023-03-29T08:32:10","guid":{"rendered":"https:\/\/magazine.zhermack.com\/?p=4070"},"modified":"2025-05-08T12:44:07","modified_gmt":"2025-05-08T10:44:07","slug":"intelligenza-artificiale-in-odontoiatria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazine.zhermack.com\/it\/studio\/intelligenza-artificiale-in-odontoiatria\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligenza artificiale in odontoiatria: utilizzi, limiti e prospettive"},"content":{"rendered":"\n

L’intelligenza artificiale (AI) \u00e8 “un processo computerizzato che mira a riprodurre l’intelligenza umana o animale e che trova applicazione in una vasta gamma di campi (ad esempio, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e robotica)<\/em>” [1].<\/p>\n\n\n\n

Questa viene gi\u00e0 applicata ad una vasta gamma di specialit\u00e0, non solo all\u2019interno dell\u2019area medica ma anche concernenti l\u2019area matematica, finanziaria, ingegneristica e commerciale [2].<\/p>\n\n\n\n

Lo scopo e la modalit\u00e0 di applicazione dell\u2019intelligenza artificiale sono per\u00f2 sempre gli stessi: l\u2019imitazione del processo decisionale umano facendo emergere correlazioni e principi in seguito ad un utilizzo logico e ad un\u2019analisi matematica dei dati di partenza<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

In tal modo, le decisioni umane dovrebbero teoricamente essere facilitate e pi\u00f9 accurate, poich\u00e9 tutti gli aspetti, pro e contro relativi ad una determinata questione\/patologia vengono presi in considerazione dalla macchina che, una volta vagliati tutti i dati disponibili, elabora la soluzione migliore [3,4].<\/p>\n\n\n\n

Una \u201cmedicina di precisione\u201d personalizzata e preventiva<\/h2>\n\n\n\n

In ambito medico, l’intelligenza artificiale potrebbe cos\u00ec condurre ad una migliore comprensione delle malattie all\u2019interno delle diverse popolazioni del mondo e dei diversi individui attraverso l\u2019analisi computerizzata e l’estrapolazione di un’ampia gamma di dati.<\/p>\n\n\n\n

Si potrebbe cos\u00ec giungere alla cosiddetta \u201cmedicina di precisione\u201d, ossia una medicina personalizzata, basata su interventi preventivi e terapeutici <\/strong>non su larga scala, bens\u00ec mirati ai singoli specifici individui<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Si tratta di una medicina che tiene conto delle differenze individuali in termini di genetica, stile di vita, alimentazione, familiarit\u00e0, riuscendo cos\u00ec ad individuare le terapie pi\u00f9 idonee al singolo caso clinico [5].<\/p>\n\n\n\n

Odontoiatria predittiva e diagnostica per immagini: il ruolo dell\u2019AI<\/h2>\n\n\n\n

Nell\u2019ambito odontoiatrico, sfruttando i principi alla base del deep learning<\/em>, l\u2019intelligenza artificiale sta iniziando ad entrare nelle attivit\u00e0 e nei programmi per ci\u00f2 che concerne l\u2019odontoiatria predittiva e la diagnostica perimmagini [6].<\/p>\n\n\n\n

In ortodonzia, alcuni programmi gi\u00e0 consentono il rilevamento automatizzato di punti di riferimento cefalometrici <\/strong>sulle teleradiografie latero-laterali, di cambiamenti radiografici risultanti da trattamenti ortodontici non estrattivi e la previsione di crescita e sviluppo [7,8].<\/p>\n\n\n\n

AI nell\u2019analisi radiografica<\/h3>\n\n\n\n

Nell\u2019odontoiatria conservativa, i meccanismi di intelligenza artificiale vengono applicati principalmente nell’analisi delle radiografie endorali <\/strong>per diagnosticare carie interprossimali, dello smalto e per capire l\u2019effettiva estensione in dentina [9]. L\u2019analisi della scala di grigi per i diversi pixel presenti nella radiografia risulta infatti utilizzata per discriminare la presenza o meno di carie e la loro grandezza.<\/p>\n\n\n\n

Seguendo lo stesso principio, l\u2019analisi delle radiografie endorali consente ad alcuni sistemi di AI di rilevare patologie endodontiche e l\u2019anatomia dei canali radicolari, suggerendo la difficolt\u00e0 di un eventuale trattamento canalare [10].<\/p>\n\n\n\n

Sempre per quanto concerne l\u2019analisi radiografica, in parodontologia e implantologia l\u2019intelligenza artificiale risulta utile per capire le tipologie di difetto osseo <\/strong>presenti e per fare una valutazione del rischio di sviluppo delle patologie parodontali\/perimplantari, in seguito, ad esempio, all\u2019osservazione della scomparsa della lamina dura [11,12].<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, il deep learning<\/em> in questo campo pu\u00f2 anche consentire il riconoscimento del tipo di impianto presente nell\u2019osso, nel caso in cui si debba trattare un paziente che ha posizionato un impianto e di cui non si conosce il tipo [13].<\/p>\n\n\n\n

AI in ambito protesico e maxillo-facciale<\/h3>\n\n\n\n

In ambito protesico, l\u2019analisi occlusale e il riconoscimento di segni parafunzionali risultano ad oggi ancora in fase di studio, sebbene gli studi preliminari risultino incoraggianti [14].<\/p>\n\n\n\n

In chirurgia maxillo-facciale, invece, l\u2019intelligenza artificiale risulta utile per la pianificazione dei casi chirurgici di chirurgia ortognatica e oncologica<\/strong> [15]. Ulteriori applicazioni potrebbero riguardare la visualizzazione dell\u2019estensione dell\u2019osteonecrosi dei mascellari nella CBCT [16].<\/p>\n\n\n\n

Anche la diagnosi dei disturbi temporomandibolari di origine anatomica e del carcinoma squamoso delle mucose orali potrebbero beneficiare dall\u2019applicazione di algoritmi di deep learning [17,18].<\/p>\n\n\n\n

Prospettive e limiti dell\u2019AI in odontoiatria<\/h4>\n\n\n\n

I suddetti impieghi rappresentano solo l\u2019inizio dei possibili utilizzi dell\u2019intelligenza artificiale in odontoiatria. Tuttavia, sebbene per vari aspetti questi algoritmi risultino accurati e precisi, trovano alcuni limiti.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Per esempio, l\u2019indicazione da parte dei sistemi di intelligenza artificiale dei punti di riferimento dei tessuti duri e molli nelle aree del menton<\/em> e del pogonion<\/em> sulle teleradiografie spesso non risulta accurata, dal momento che la posizione e l’inclinazione del mento sono difficilmente prevedibili con una radiografia o con una foto fatta di profilo [14].<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, gli step riguardanti la ricostruzione dell’immagine CBCT<\/strong>, il processo di segmentazione<\/strong> e la pianificazione chirurgica<\/strong> risultano ancora passaggi delicati in cui gli algoritmi di deep learning <\/em>possono commettere errori con conseguenze anche importanti<\/strong> [15].<\/p>\n\n\n\n

Risulta inoltre necessario conoscere il meccanismo di funzionamento degli algoritmi [3,4] e, data la complessit\u00e0 di questa nuova tecnologia e le criticit\u00e0 intrinseche riguardo i suoi utilizzi in ambito medico, non \u00e8 escluso che in futuro possano emergere figure mediche professionali nuove<\/strong> [19].<\/p>\n\n\n\n

L\u2019impiego dell\u2019AI in odontoiatria avr\u00e0 sicuramente un impatto significativo, che andr\u00e0 per\u00f2 valutato a seconda della branca e dell\u2019applicazione clinica ed extraclinica che i software avranno in questo ambito.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Bibliografia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

[1]       Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JRT, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl 2004;86:334\u20138. https:\/\/doi.org\/10.1308\/147870804290.<\/p>\n\n\n\n

[2]       Borana J. Applications of Artificial Intelligence & Associated Technologies, 2016.<\/p>\n\n\n\n

[3]       Mohammad-Rahimi H, Rokhshad R, Bencharit S, Krois J, Schwendicke F. Deep learning: A primer for dentists and dental researchers. J Dent 2023;130:104430. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jdent.2023.104430.<\/p>\n\n\n\n

[4]       Ducret M, M\u00f6rch C-M, Karteva T, Fisher J, Schwendicke F. Artificial intelligence for sustainable oral healthcare. J Dent 2022;127:104344. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jdent.2022.104344.<\/p>\n\n\n\n

[5]       K\u00f6nig IR, Fuchs O, Hansen G, von Mutius E, Kopp MV. What is precision medicine? Eur Respir J 2017;50:1700391. https:\/\/doi.org\/10.1183\/13993003.00391-2017.<\/p>\n\n\n\n

[6]       Schwendicke F, Krois J. Data Dentistry: How Data Are Changing Clinical Care and Research. J Dent Res 2022;101:21\u20139. https:\/\/doi.org\/10.1177\/00220345211020265.<\/p>\n\n\n\n

[7]       Park JH, Kim Y-J, Kim J, Kim J, Kim I-H, Kim N, et al. Use of artificial intelligence to predict outcomes of nonextraction treatment of Class II malocclusions. Seminars in Orthodontics 2021;27:87\u201395. https:\/\/doi.org\/10.1053\/j.sodo.2021.05.005.<\/p>\n\n\n\n

[8]       Mohammad-Rahimi H, Nadimi M, Rohban MH, Shamsoddin E, Lee VY, Motamedian SR. Machine learning and orthodontics, current trends and the future opportunities: A scoping review. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics 2021;160:170-192.e4. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ajodo.2021.02.013.<\/p>\n\n\n\n

[9]       Mohammad-Rahimi H, Motamedian SR, Rohban MH, Krois J, Uribe SE, Mahmoudinia E, et al. Deep learning for caries detection: A systematic review. Journal of Dentistry 2022;122:104115. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.jdent.2022.104115.<\/p>\n\n\n\n

[10]     Sadr S, Mohammad-Rahimi H, Motamedian SR, Zahedrozegar S, Motie P, Vinayahalingam S, et al. Deep Learning for Detection of Periapical Radiolucent Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy. Journal of Endodontics 2023;49:248-261.e3. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.joen.2022.12.007.<\/p>\n\n\n\n

[11]     Revilla-Le\u00f3n M, G\u00f3mez-Polo M, Barmak AB, Inam W, Kan JYK, Kois JC, et al. Artificial intelligence models for diagnosing gingivitis and periodontal disease: A systematic review. The Journal of Prosthetic Dentistry 2022. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.prosdent.2022.01.026.<\/p>\n\n\n\n

[12]     Mohammad-Rahimi H, Motamedian SR, Pirayesh Z, Haiat A, Zahedrozegar S, Mahmoudinia E, et al. Deep learning in periodontology and oral implantology: A scoping review. Journal of Periodontal Research 2022;57:942\u201351. https:\/\/doi.org\/10.1111\/jre.13037.<\/p>\n\n\n\n

[13]     Revilla-Le\u00f3n M, G\u00f3mez-Polo M, Vyas S, Barmak BA, Galluci GO, Att W, et al. Artificial intelligence applications in implant dentistry: A systematic review. J Prosthet Dent 2023;129:293\u2013300. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.prosdent.2021.05.008.<\/p>\n\n\n\n

[14]     Farook TH, Rashid F, Ahmed S, Dudley J. Clinical machine learning in parafunctional and altered functional occlusion: A systematic review. J Prosthet Dent 2023:S0022-3913(23)00051-3. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.prosdent.2023.01.013.<\/p>\n\n\n\n

[15]     Minnema J, Ernst A, van Eijnatten M, Pauwels R, Forouzanfar T, Batenburg KJ, et al. A review on the application of deep learning for CT reconstruction, bone segmentation and surgical planning in oral and maxillofacial surgery. Dentomaxillofacial Radiology 2022;51. https:\/\/doi.org\/10.1259\/dmfr.20210437.<\/p>\n\n\n\n

[16]     Wongratwanich P, Shimabukuro K, Konishi M, Nagasaki T, Ohtsuka M, Suei Y, et al. Do various imaging modalities provide potential early detection and diagnosis of medication-related osteonecrosis of the jaw? A review. Dentomaxillofacial Radiology 2021;50. https:\/\/doi.org\/10.1259\/dmfr.20200417.<\/p>\n\n\n\n

[17]     Jha N, Lee K, Kim Y-J. Diagnosis of temporomandibular disorders using artificial intelligence technologies: A systematic review and meta-analysis. PLOS ONE 2022;17:e0272715. https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0272715.<\/p>\n\n\n\n

[18]     Alabi RO, Youssef O, Pirinen M, Elmusrati M, M\u00e4kitie AA, Leivo I, et al. Machine learning in oral squamous cell carcinoma: Current status, clinical concerns and prospects for future\u2014A systematic review. Artificial Intelligence in Medicine 2021;115:102060. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.artmed.2021.102060.<\/p>\n\n\n\n

[19]     Cussat-Blanc S, Castets-Renard C, Monsarrat P. Doctors in Medical Data Sciences: A New Curriculum. International Journal of Environmental Research and Public Health 2023;20:675. https:\/\/doi.org\/10.3390\/ijerph20010675.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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