يُعتبر الذكاء الاصطناعي في مجال جراحة الفم والوجه والفكين، أداة ثورية لدعم اتخاذ القرار في التشخيص والعلاج.
توقع النتائج وتخطيط العمليات
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحسين توقع النتائج وتخطيط العمليات الجراحية وصياغة الأجزاء المفقودة أو التالفة من عظم الفكين أو عظام الوجه باستخدام الأشعة المقطعية CBCT.
صياغة العظام بالطابعات التجسيمية
تُصمَّم الأجزاء التالفة بدقة متناهية لتُرسل إلى الطابعات التجسيمية (ثلاثية الأبعاد)، ما يتيح صياغة العظام المفقودة في دقائق معدودة. هذا التطور يقلل الزمن اللازم لصياغة هذه الأجزاء من أسابيع في مختبرات صناعة الأسنان إلى دقائق معدودة، ما جعل من علم جراحة الفم والفكين أحد أكثر المجالات نجاحاً في طب الأسنان.
تطبيقات رئيسية للذكاء الاصطناعي
*اكتشاف الأسنان المطمورة في الفك: يعاني نحو 10 في المائة من البشر من وجود أسنان لا تبزغ أو تظهر في الفم، بل تبقى داخل عظم الفك مطمورة. قد تمنع هذه الأسنان المطمورة النمو الطبيعي للأسنان المجاورة ما يخلق سوء إطباق وتشوه لابتسامة الشخص. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأسنان المطمورة بدقة ثلاثية الأبعاد وتقييم علاقتها بالهياكل التشريحية المحيطة مثل الجيوب الأنفية والفكين والقناة الفكية السفلية.
ويساعد هذا في تحسين الدقة وتقليل المخاطر المحتملة أثناء العمليات الجراحية. وقد أثبت الدكتور كولين هوبر في بحث نُشر في مجلة طب الأسنان البريطانية عام 2023 أن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عمليات رفع الأسنان المطمورة أدى إلى نسبة نجاح بلغت 99.5 في المائة دون أي مضاعفات.
* توقع التورم بعد الجراحة: طُورت نماذج الذكاء الاصطناعي لتوقع التورم الوجهي بعد خلع الأسنان أو العمليات الجراحية الأخرى. وتساعد هذه النماذج الأطباء في تقديم رعاية أفضل للمرضى بعد الجراحة والحد من المضاعفات. وأظهرت إحدى الدراسات البارزة التي أُجريت في جامعة بكين عام 2020 أن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في توقع تورم الوجه بعد قلع الأضراس الثالثة المطمورة حقق معدل دقة بلغ 98 في المائة.
* تحليل صعوبة استخراج الأضراس: تم استخدام نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتحليل صعوبة استخراج الأضراس باستخدام الصور الشعاعية البانورامية. وأظهرت النتائج نجاحاً كبيراً في تحديد العلاقات المختلفة للعظام وزاوية السن وعمقها.
ويمكن أن يزيد استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية من دقة التشخيص ويساعد الجراحين على تخطيط الجراحة بدقة أكبر. وأظهرت دراسة أجريت في مستشفى بريستول في المملكة المتحدة عام 2022 أن استخدام نماذج التعلم الآلي في تحليل الصور الطبية يمكن أن يزيد من دقة التشخيص بنسبة تصل إلى 90 في المائة.
دقة ورصد
-دقة أعلى: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات بسرعة ودقة، ما يقلل من فرص الخطأ البشري.
-اكتشاف مبكر: تساعد النماذج التنبؤية في اكتشاف المشاكل الصحية في مراحل مبكرة، ما يزيد من فرص العلاج الناجح.
-تكلفة أقل: يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل التكاليف من خلال تحسين كفاءة التشخيص وتقديم علاجات مخصصة.
إن الذكاء الاصطناعي يقدم فرصاً كبيرة لتحسين عمليات استخراج الأضراس من خلال تحليل البيانات بدقة وتقديم توصيات مخصصة لكل حالة. هذه الابتكارات تسهم بشكل كبير في تحسين نتائج الجراحة وتقليل المضاعفات المحتملة، ما يسهم في تسريع الشفاء وزيادة رضا المرضى.