Industrija ortodoncije prolazi kroz transformacijsku promjenu s razvojem AI alata koji koristi virtualne pacijente kako bi precizno postavio bravice na zube. Ovaj alat, razvijen u suradnji između Odjela računalnih znanosti Sveučilišta u Kopenhagenu i tvrtke 3Shape, revolucionira tradicionalni proces postavljanja bravica predviđajući kretanje zuba i osiguravajući da bravice nisu niti prelabave niti preuske.
Jedan od izazova u ortodonciji je činjenica da zubi i dalje mijenjaju položaj tijekom života osobe. Osim toga, pomaci zubi variraju između pacijenata, što otežava predviđanje učinka bravica kod različitih osoba. Kako bi prevladali ove izazove, istraživači su razvili novi alat i skup podataka s različitim modelima. Analizirajući skenirane slike zuba i struktura kostiju iz čeljusti ljudi, AI može predvidjeti dizajn bravica koje će učinkovito ispraviti pacijentove zube.
Prozirni retencijski uređaji, koji su postali popularna alternativa tradicionalnim bravicama, predstavljaju jedinstvene izazove u predviđanju kretanja zuba. AI alat uzima u obzir promjene u obliku zubi uzrokovane plastičnim materijalom retencijskih uređaja, čineći izračun sile potrebne za pomak zubi još složenijim. Međutim, alat je treniran da uzme u obzir ove čimbenike.
Uvođenje digitalnih blizanaca, virtualnih modela koji točno oponašaju ljude ili fizičke objekte, otvorilo je nove mogućnosti u ortodonciji. Ovi digitalni modeli mogu trenutno pružiti informacije o učincima određenih prilagodbi, smanjujući vrijeme potrebno za određivanje ishoda liječenja. Za ortodonciju, istraživači su stvorili računalni model koji generira točne 3D simulacije čeljusti pojedinačnog pacijenta, omogućujući stomatolozima i tehničarima da planiraju najbolje liječenje.
Razvoj digitalnih blizanaca proteže se izvan ortodoncije. Istraživači su izgradili bazu podataka digitalnih pacijenata koji mogu simulirati tretmane za različite medicinske scenarije, poput ugradnje kukova. Ovaj napredak ima potencijal pojednostaviti iskustva pacijenata i uštedjeti resurse u zdravstvenom sektoru.
I dok su digitalni blizanci još uvijek relativno nova područja, profesor Erleben vjeruje da će više podataka dodatno poboljšati ishode liječenja. S većom bazom podataka virtualnih pacijenata, simulacije se mogu koristiti za ciljanje liječenja i precizniju prilagodbu medicinskih uređaja, što koristi cijelim populacijama.
Kako ovaj AI alat nastavlja evoluirati, mora proći regulatornu provjeru kako bi se osigurala njegova sigurnost i učinkovitost. Međutim, njegov potencijal za revolucioniranje ortodontskih tretmana je neosporno. Integriranjem AI i virtualnih pacijenata, ortodonti mogu postići preciznije i efikasnije rezultate, pružajući pacijentima glađe i udobnije iskustvo.
FAQ
1. Što je AI alat razvijen za ortodonte?
AI alat predviđa kako treba postaviti bravice na zube kako bi se osiguralo da nisu niti prelabave niti preuske.
2. Kako je alat razvijen?
Alat je razvijen kroz suradnju između Odjela računalnih znanosti Sveučilišta u Kopenhagenu i tvrtke 3Shape. Istraživači su koristili skenirane slike zuba i struktura kostiju iz ljudskih čeljusti kako bi trenirali AI.
3. Koje su prednosti ovog alata?
Alat smanjuje potrebu za isprobavanjem i pogreškama pri postavljanju bravica, što dovodi do manjih prilagodbi i posjeta ortodontskom uredu. Pruža ortodontima vrijedne informacije o tome gdje bi brave trebale vršiti pritisak kako bi učinkovito ispravile zube.
4. Može li alat predvidjeti kretanje zuba s prozirnim retencijskim uređajima?
Da, alat je treniran da uzme u obzir promjene u obliku zuba uzrokovane prozirnim retencijskim uređajima, što ga čini sposobnim predviđanjem kretanja zuba u tretmanima s retencijskim uređajima.
5. Što su digitalni blizanci?
Digitalni blizanci su virtualni modeli koji točno oponašaju ljude ili fizičke objekte. U ortodonciji, ti modeli pružaju trenutne informacije o učincima specifičnih prilagodbi, omogućujući brže planiranje tretmana i procjenu.
6. Kako digitalni blizanci mogu koristiti zdravstvenom sektoru?
Digitalni blizanci imaju potencijal simulirati tretmane za različite medicinske scenarije, omogućujući preciznije ciljanje tretmana i bolju prilagodbu medicinskih uređaja. To može dovesti do poboljšanih ishoda za pacijente diljem cijelih populacija.
The source of the article is from the blog foodnext.nl