TreeDent Official
fullDatetime-to-read.short-label
post.update-date
Karijes je dugo znana bolest koja zahvaća i uništava zube. Zubi bivaju oslabljeni uništenim tkivom i postepeno gube svoj značaj, a to je žvakanje hrane i naravno, lijep osmijeh. Sigurno ste nekad pogledali svoje zube u kupaonskom ogledalu i vidjeli svakakve crne točkice i mrljice, pukotine na prijelazu plombe i zuba i slično. Cijeli postupak kako se karijes otklanja pogledajte na videu, a posebno obratite pozornost na točku br 6 bloga i saznajte zašto svi stomatološki pregledi nisu isti.
Na pravom ste mjestu ako želite saznati kako sami otprilike prepoznati karijes i na vrijeme se javiti svome stomatologu!
U ovom članku naučite s nama:
Što je karijes?
Kako izgleda karijes na zubu?
Što su pigmentacijske mrlje?
Tko ima veću sklonost nastanku karijesa ?
Koja je uloga oralne higijene u sprječavanju karijesa?
Po čemu je stomatološki pregled u TreeDentu drugačiji?
Što ako se ustanovi da postoji karijes na zubu?
Primjena umjetne inteligencije u detekciji karijesa
Zub je kompleksni mali organ koji ima svoje krvne žile i živce unutar tzv.zubne pulpe.
Ona je odgovorna za osjećaj boli ukoliko karijes postane predubok i dopre do živčanih završetaka.
Istovremeno, zubna je pulpa sposobna taložiti minerale s unutarnje strane prema van i tako reparirati neke od karijesnih lezija koje nastanu.
Ukoliko je karijesna lezija prevelika, aktivnost bakterija preintenzivna ili je prokrvljenost zuba pak preslaba, karijes će prodrijeti do pulpe i popravak zuba će biti neizbježan.
S druge strane, ako nastanak karijesa ide laganim intenzitetom, moguće je da zub površinski zacijeli i stvori ožiljak.
Upravo ti ožiljci, crne su točkice koje je zub uspio zaustaviti na vrijeme. Aktivan i agresivan karijes prosijava ispod crne točkice, sivom sjenom i na oko je vidljivo da se ispod bijele cakline nalazi nešto pokvareno i mekano.
Osim karijesa, na zubima se mogu naći i pigmentacijske mrlje, odnosno talozi pigmenata iz hrane i pića koje zaostaju na neravninama zubne cakline ili u mikroprostorima između zuba i zubne plombe. One nisu opasne, ali treba ih redovito kontrolirati da se karijes ne bi zavukao ispod plombe.
Opće je poznato da karijes nastaje u svim dobnim skupina i oba spola. No, uspoređujući osobe sa istim navikama i životnim stilovima ipak će se uočiti da neke imaju veću sklonost nastanku karijesa od drugih. Često se lošoj situaciji u usnoj šupljini predbacuje nasljeđe i loša genetika no, nije samo to što dovodi češće pojave i bržeg razvoja karijesnih lezija.
Ustanovljeno je da postoje 3 kategorije ovisno o sklonosti nastanku karijesa:
visoka
srednja
mala sklonost.
Na nastanak karijesa kod osoba s visokom sklonošću osim genetike, važnu ulogu igra i prehrana koja često bude bogata jednostavnim ugljikohidratima poput šećera i škroba koji su izrazito ljepljivi i lako prijanjanju za površinu zube te je čine hrapavom i odličim staništem za kariogene bakterije.
Osim hrane, gazirana pića također utječu na postojanost cakline i ubrzavaju njezinu demineralizaciju, odnosno otapanje jer sadrže ugljičnu kiselinu. Isto tako, osobe koje boluju od refluksne bolesti, bulimije i anoreksije ili bilo kojih drugih stanja koja uzrokuju često povraćanje mogu se ubrojiti u navedenu kategoriju visoke sklonosti nastanka karijesa.
Želučani sadržaj koji se u takvim situacijama redovito vrati u usnu šupljinu stavra izrazito kisele uvjete (snizuje pH) i pogoduje otapanju cakline i njenoj demineralizaciji.
Naravno, genetika, kao jedan neizostavno faktor u nastanku karijesnih lezija itekako je bitan jer samu strukturu i otpornost cakline pa i sam oblik i raspored zuba generalno gledajući ipak nasljeđujemo od roditelja.
Oralna higijena najbolja je prevencija karijesa, ali i brojnih drugih bolesti usne šupljine. Pravilna oralna higijena uključuje četkanje zubi svaki dan, ujutro i navečer, upotrebu konca za zube i upotrebu interdentalnih četkica.
Četkanjem zubi sprječavamo taloženje bakterijskog plaka koji uzrokuje nastanak karijesnih lezija i smanjujemo mogućnost nastanka upale zubnog mesa, a samim time i nastanak parodontnih bolesti. Upute za ispravnu tehniku četkanja zubi pogledajte ovdje.
Puno velikih plombi znači i puno neravnina na zubu. To znači više potencijalnih mjesta za nakupljanje pigmenata, ostataka hrane pa tako i nastanka karijesa.
U TreeDentu posebnu pozornost dajemo u otkrivanju plombi koje su strukturalno loše izveden i ispod kojih ako ne odmah će se u budućnosti pojaviti karijes. Takve plombe ne prate strukturu prirodnog zuba i predstavljaju rizik od nakupljanja hrane.
Kako bi se prepoznale pigmentacije i nepravilno čišćenje pojedinih područja zubi jako važno barem jednom godišnje ići na kontrole stomatologu.
Kontrola bi obuhvaćala stomatološki pregled gdje se stomatološkom sondom provjeravaju džepovi plombe te deminerlizirana područja cakline. U slučaju bolova i tegoba preporučuje se ciljana intraoralna ili pak ortopantomografska snimka da se ustanovi točan uzrok tegoba.
U Treedentu ćemo Vam napraviti kompletni pregled i utvrditi imate li i Vi puno velikih plombi ispod kojih se nalazi karijes i jesu li točkice na Vašim zubima razlog za brigu.
Evo koraka koji se poduzimaju tijekom tretmana karijesa:
Dijagnoza karijesne lezije: Na stomatološkom pregledu, ako se ustanovi da mrlja nije samo pigmentacija već karijes, pristupit će se planiranju liječenja.
Sanacija kaviteta: Svaki karijes koji je uznapredovao i stvorio rupu u zubu mora se tretirati. Uklanjanje zahvaćenih tkiva svrdlom je prvi korak, što eliminira bakterije i sprječava daljnje propadanje.
Bezbolna procedura s anestezijom: Ukoliko se odaberete lokalnu anesteziju, cijeli proces će biti bezbolan.
Mehaničko i kemijsko čišćenje: Nakon mehaničkog čišćenja, slijedi dezinfekcija antisepticima i priprema kavitet za ispun.
Priprema zuba za ispun: Postupak uključuje jetkanje cakline i dentina, ispiranje i sušenje kavitet.
Postavljanje adheziva i izrada ispuna: Adheziv se nanosi na zub i istitskuje kompozitni ispun koji će popuniti rupu koja je nastala bušenjem zuba.
Početak korištenja AI-a u stomatologiji datira od kraja 20. stoljeća s razvojem stručnih sustava kao što je DENTSYS, koji je koristio AI za generiranje planova dentalnog liječenja.
Nedavni napredak u algoritmima strojnog učenja i povećana računalna snaga ubrzali su primjenu AI-a u stomatologiji, posebno u analizi dentalnih slika i otkrivanju oralnih stanja, uključujući karijese.
AI sustavi, osobito oni koji koriste strojno učenje, mogu brzo analizirati slike i otkriti znakove karijesa, čak i one u ranoj fazi koje ljudsko oko može propustiti. AI se također može koristiti za predviđanje rizika od dentalnih karijesa analizirajući podatke pacijenata i identificirajući faktore rizika.
Ovaj pristup omogućuje ranu intervenciju i preventivnu skrb, što je korisnije za oralno zdravlje pacijenta.
Upotrebom umjetne inteligencije došli smo do slijedećih načina i metoda za rano otkrivanje karijesa u dentalnoj medicni:
Podržano učenje: Ova metoda učenja se temelji na optimizaciji nagrađivanja kroz interakciju s okolinom. Primjenjuje se u dentalnom snimanju za bolju segmentaciju slika i odabir optimalnih parametara snimanja.
Generiranje slika uvjetnim generativnim suparničkim mrežama (GANs): GANs su strukturirani kao dva suprotstavljena neuronska mreža i koriste se za stvaranje sintetičkih slika. U stomatologiji, GANs pomažu u identifikaciji anomalija kao što su karijesi.
Primjena stroja s potpornim vektorima (SVMs): SVMs su efikasni u klasificiranju slika, koristeći granicu koja razdvaja različite klase slika. Primjenjuju se za određivanje prisutnosti ili odsutnosti karijesa.
Random Forests: Random forests jedna je od metoda strojnog učenja koja se temelji na izgradnji stabla odluke (od eng. decision tree). Izgradnja stabla podrazumijeva segmentiranje prediktorskog prostora (prediktorskih vrijednosti za trening) u jednostavnije regije pomoću niza pravila dijeljenja.
Semantička segmentacija: Ova tehnika klasificira pojedinačne piksele unutar slike u različite kategorije. Primjenjuje se na dentalne radiografe za precizno lociranje i procjenu karijesa.
Supervizirano učenje: Ovaj pristup koristi strukturu podataka za vođenje učenja bez eksplicitnih oznaka. U dentalnoj dijagnostici, pomaže u analizi obimnih skupova slika.
Capsule Networks (CapsNets): CapsNets čuvaju detaljne informacije o podacima, posebno u pogledu prostornih odnosa, što je korisno za točnu dijagnostiku karijesa.
Proces federalnog učenja: Ovaj pristup omogućuje razvoj AI modela bez prijenosa sirovih podataka, što je ključno za očuvanje privatnosti pacijenata u dentalnoj dijagnostici.
Više modalno učenje: Kombinira podatke iz različitih izvora, poput slika i medicinskih zapisa, za poboljšanje dijagnostičkih rezultata kod karijesa.
Područje umjetne inteligencije u otkrivanju karijesa spremno je za transformativni napredak. Iako svaka metoda ima inherentne prednosti i nedostatke, odabir uvijek ovisi o zadatku, dostupnim podacima i jedinstvenim zahtjevima izazova. Često spajanje različitih metoda može ponuditi najoptimalnije rezultate. Konvergencija rastućih inovacija umjetne inteligencije i strojnog učenja s porastom podataka o slikanju zuba ukazuje na putanju prema visoko preciznim, pojednostavljenim i prilagođenim dijagnostičkim tehnikama. Osim puke dijagnostike, ovi najsuvremeniji alati duboko podižu kvalitetu skrbi za pacijente, otvarajući novu eru za zdravlje i liječenje zuba.
Tehnološki napredak, posebno u području umjetne inteligencije (AI), otvara novo uzbudljivo doba u dentalnoj skrbi. AI već revolucionira tretman zubnog karijesa, osobito u njegovom otkrivanju, i predviđa se da će napredni algoritmi postići izuzetnu točnost u detekciji ranih znakova karijesa. To će smanjiti šanse za pogreške u dijagnostici i osigurati pravovremene intervencije. Kontinuirano učenje AI sustava iz rastuće baze dentalnih slika i studija slučaja poboljšat će njihove prediktivne sposobnosti, potencijalno omogućujući ne samo identifikaciju postojećeg karijesa već i predviđanje budućeg propadanja zuba.
Izvor: Revolutionizing Dental Caries Diagnosis through Artificial Intelligence - Sukumaran Anil, Krishnaa Sudeep, Sudeep Saratchandran, and Vishnupriya K. Sweety
Published: 19 October 2023