Nella scorsa sessione autunnale, ChatGpt versione 4.0 ha superato gli esami per l’abilitazione alla professione odontoiatrica negli Usa, dove ha ottenuto un voto più alto, e nel Regno Unito, dove ha superato la sufficienza con il 62,7 % di risposte esatte alle 429 domande a risposta multipla. Da alcuni anni l’intelligenza artificiale viene sempre più sperimentata e applicata in medicina e odontoiatria e il suo uso è ormai riconosciuto come affidabile (perfino più dell’essere umano) in alcuni ambiti come la diagnosi differenziale in base alle immagini radiografiche o fotografiche, per esempio nell’identificazione delle lesioni precancerose cutanee. Ora l’IA può anche fregiarsi della qualifica di dottore
Risultati dell’intelligenza artificiale generativa agli esami di abilitazione per la professione odontoiatrica
Chau RCW et al Performance of Generative Artificial Intelligence in Dental Licensing Examinations.Int Dent J. 2024 Jun;74(3):616-621.
Le qualità dell’IA sono state sperimentate nella diagnosi per immagini della carie e delle malattie parodontali con buoni risultati; tuttavia, finora mancava la certificazione delle conoscenze teoriche, cioè IA era un “praticone” con un buon occhio clinico, ma con una formazione teorica dubbia. Gli autori dell’articolo lo hanno messo alla prova davanti a 1.461 domande scelte tra quelle degli esami scritti per l’abilitazione negli Usa e nel Regno Unito (questionari INBDE e ORE). ChatGpt 4.0 (nato nel marzo 2023) ha superato i risultati ottenuti dalla versione 3.5 (novembre 2022) che aveva risposto correttamente al 68,3 % delle domande Usa e al 43,3% di quelle britanniche, risultando pertanto bocciato in entrambi i casi. Questo rende bene l’idea della sua capacità di apprendimento e lo candida a fonte informativa affidabile per professionisti e pazienti. Scorrendo i “voti” delle singole materie, IA si rivela fortissimo in farmacologia con il 94% di risposte esatte, ma debole in ortodonzia e pedodonzia (61,9%); è anche interessante notare che la versione 4.0 ha fallito in 53 domande alle quali la versione precedente aveva risposto correttamente.
Applicazioni della IA nella pianficazione prechirurgica in implantologia
Elgarba BM, Fontenele RC, Tarce M, Jacobs R. Artificial intelligence serving pre-surgical digital implant planning: A scoping review. J Dent. 2024 Apr;143:104862. doi: 10.1016/j.jdent.2024.
Revisione sistematica e metanalisi delle ricerche sulla pianificazione del trattamento in implantologia mediante IA
Alqutaibi AY, Algabri R, Ibrahim WI, Alhajj MN, Elawady D. Dental implant planning using artificial intelligence: A systematic review and meta-analysis. J Prosthet Dent. 2024 Apr 22:S0022-3913(24).
Gli autori del primo articolo hanno individuato 39 ricerche sulle applicazioni implantologiche della IA, in particolare nella identificazione dei punti di repere e dei siti in cui posizionare gli impianti.
La creazione di un paziente virtuale è il passo cruciale del progetto implantoprotesico e richiede precisione ed esperienza.
I dati analizzati dagli autori indicano che IA può sostituire l’uomo, creando in minor tempo un modello 3D affidabile per guidare il clinico nell’inserimento degli impianti.
Anche in questo ambito, partendo dalle medesime immagini, sia l’uomo sia IA possono essere deviati dagli artefatti generati dall’esame radiologico; inoltre, la bibliografia attuale sulla modellazione 3D mediante tomografia cone-beam e scansioni intraorali è ancora limitata e di questo, sottolineano gli autori, bisogna tenere conto nell’addestramento dei sistemi IA.
Ci sono poi altri e importanti aspetti che devono essere ulteriormente indagati (ed è uno dei motivi per cui è consigliata la lettura integrale dell’articolo liberamente accessibile qui: tra questi figura in primo luogo l’analisi di quantità e qualità dell’osso.
Infatti, sebbene IA sia già stata studiata e applicata nella diagnosi della densità minerale, non ci sono ancora sufficienti ricerche e in questo entra in gioco anche la grande variabilità di grigi nelle immagini fornite dalla tomografia cone-beam.
Infine, resta, e non è poco, il compito di verificare in vivo le soluzioni proposte dalla IA.
Gli autori della seconda pubblicazione hanno, invece, condensato le conoscenze attuali ricavabili da 12 ricerche svolte sulle applicazioni della IA nella identificazione dei siti chirurgici nella pianificazione del trattamento mediante tomografia cone-beam.
I risultati sono incoraggianti con un’accuratezza complessiva del 96% per la mandibola e dell’83% per il mascellare superiore.
La FDA approva un software basato sulla IA per la diagnosi parodontale
Khan A, Khan KJ, Ghaza MA et al Celebrating breakthrough in dental diagnostics: FDA approval of an AI model for diagnosis of periodontal diseases: A correspondence. Health Sci Rep. 2023 Sep 18;6(9).
Risale a poco più di un anno fa l’approvazione da parte della FDA del software VPA per la diagnosi parodontale basato sulla IA. Si tratta più precisamente di un sistema semiautomatico che, partendo dalle immagini ricavate con le normali rx endorali e bite-wing, permette di misurare e visualizzare l’altezza dell’osso alveolare sui lati mesiale e distale sia in mm sia in percentuali relative alla lunghezza radicolare. Il programma si è dimostrato affidabile nei pazienti maggiori di 12 anni, mentre l’unico finora disponibile (il primo a superare l’esame FDA) era certificato solo per i maggiori di 22 anni. Per quanto sia logico attendersi un risultato simile, trattandosi di misure ricavate da immagini dove l’occhio umano (magari al termine di una giornata di intenso lavoro) può fallire più spesso di una macchina, gli autori auspicano ulteriori ricerche per confermare i buoni risultati raggiunti.
Applicazioni della IA in odontoiatria pediatrica, revisione sistematica e metanalisi
Rokhshad R, Zhang P, Mohammad-Rahimi H, Shobeiri P, Schwendicke F. Current Applications of Artificial Intelligence for Pediatric Dentistry: A Systematic Review and Meta-Analysis. Pediatr Dent. 2024 Jan 15;46(1):27-35.
Questa pubblicazione riassume i risultati di 11 ricerche nelle quali la IA è stata messa alla prova in diversi ambiti della pedodonzia sostanzialmente accomunati dall’analisi di immagini, trattandosi di identificare i denti presenti, gli eventuali soprannumerari e la presenza di carie analizzando fotografie e/o immagini radiografiche. Nel complesso l’accuratezza della IA si è posizionata tra il 60 e il 99%, la sensibilità tra il 20 e il 100% e la specificità tra il 49 e il 100% con una AUC (area sotto la curva, parametro che combina sensibilità e specificità di un esame diagnostico) compresa tra l’87 e il 100%. Le conclusioni sono ovvie: bisogna migliorare ancora.
IA e uomo a confronto nella diagnosi di carie su radiografie endorali
Das M, Shahnawaz K, Raghavendra K, Kavitha R, Nagareddy B, Murugesan S. Evaluating the Accuracy of AI-Based Software vs Human Interpretation in the Diagnosis of Dental Caries Using Intraoral Radiographs: An RCT. J Pharm Bioallied Sci. 2024 Feb;16(Suppl 1).
Revisione sistematica delle applicazioni della IA nella diagnosi per immagini dentomaxillofacciale
Hartoonian S, Hosseini M, Yousefi I, Mahdian M, Ghazizadeh Ahsaie M. Applications of artificial intelligence in dentomaxillofacial imaging-a systematic review. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2024 Jan 3:S2212-4403.
AI-Dendify: lo studio HUNT4 sul deep learning nella diagnosi di carie mediante rx bitewing
Pérez de Frutos J, Holden Helland R, Desai S, Nymoen LC, Langø T, Remman T, Sen A. AI-Dentify: deep learning for proximal caries detection on bitewing x-ray - HUNT4 Oral Health Study. BMC Oral Health. 2024 Mar 18;24(1):344.
Gli autori della prima ricerca, uno studio clinico randomizzato, hanno scelto 200 rx endorali e le hanno sottoposte sia a un software basato su IA sia a un gruppo di dentisti esperti.
I risultati del sistema IA sono stati leggermente migliori di quelli ottenuti dai professionisti: infatti contro l’84% di sensibilità, l’88% di specificità e l’86% di accuratezza complessiva degli umani, IA ha raggiunto rispettivamente l’88, il 91 e l’89%. Tutto ciò conferma la sua superiorità quando si tratta di analizzare immagini, come indicano anche le conclusioni della seconda pubblicazione. La terza ricerca è interessante perché descrive come i software IA vengono addestrati a riconoscere le lesioni cariose mediante l’analisi delle rx bitewing, che però possono presentare artefatti capaci di ingannare la IA tanto quanto l’occhio umano.
