Как известно, стоматология — одна из старейших научных дисциплин, поскольку люди издревле озадачены здоровьем зубов. Именно поэтому специалисты в данной области знаний всегда ценятся и находят себе применение во все времена. Увы, никто из нас не застрахован от человеческого фактора, сопряжённого с допущением несовершенств и ошибок. К счастью, в век высоких технологий на помощь к стоматологу приходят нейросети, которые нашли себя в весьма важных стоматологических сферах применения, а именно:
- диагностика зубных заболеваний;
- назначение плана лечения для конкретного пациента;
- производство зубных протезов.
В стоматологических клиниках России и СНГ, в клиниках США и Европы активно работают технологические проекты, направленные на помощь в работе специалистам.
Так, проект Diagnocat, основанный Владимиром Александровским (владелец сети зубных клиник), Евгением Невгенем и Сергеем Гончаром (основатели сервиса онлайн-наложения масок на лица MSQRD), начал своё практическое использование московскими стоматологами в 2019 году. Проект сформирован на базе аналитического сервиса с нейросетями, основная задача которого состоит в построении диагноза для конкретного пациента. Прежде чем запустить полноценный проект, в марте 2017 года был создан продукт с минимальным функционалом (minimum viable product), который осуществлял анализ ротовой полости по рентгену, определение состава зубов и выявление заболевания. Для того чтобы обучить искусственный интеллект, использовалось множество снимков, в ходе чего группе специалистов удалось исследовать миллионы разных зубов.
Сервис Diagnocat — это множество нейросетей, направленных на:
- локализацию проблемы (акцент на анатомических составляющих челюсти);
- поиск признаков заболевания (выявление конкретных зубных патологий).
Как показали результаты тестирования, проведённого в Москве, группа врачей, использовавших в работе Diagnocat, допустила на 30% меньше ошибок, нежели группа врачей без применения данного сервиса.
Следует отметить, что ввиду стабильности спроса стоматологов на Diagnocat, в начале 2020 года выручка от продажи сервиса превысила 2 млн руб. в месяц. Преимущество использования данной программы состоит в том, что она предоставляет пациенту непредвзятый вывод о его стоматологическом здоровье. Пользователь в состоянии сам увидеть корень проблемы, поскольку отчёт системы довольно нагляден и не требует от пациента наличия глубоких знаний в области стоматологии. Сервис Diagnocat используется более чем в 350 клиниках России и СНГ.
В стоматологических клиниках США нашла своё применение нейросеть Overjet, основанная выпускниками MIT. Задача данной программы — подбор индивидуального рецепта в зависимости от диагноза пациента, на основе анализа и описания рентгеновских снимков. Нейросетью компании Overjet получено одобрение от департамента пищевых продуктов и медикаментов, а посему компания имеет право на обследования пациентов, что в значительной степени помогает в работе специалистам. ПО данной нейросети выводит результаты анализа, на основании которого стоматологи могут обосновать, почему программа рекомендует то или иное лечение.
Рентгеновские снимки Overjet используются сразу же на компьютере, ввиду чего нейросеть анализирует рентген и составляет по нему аннотацию автоматически. Данный анализ предоставляет для доктора достаточный спектр информации, что служит для составления наиболее точного диагноза и плана лечения. Более того, программа анализирует прошлую информацию о пациенте, что помогает специалисту выявить, насколько стремительно развивается заболевание. Нейросеть Overjet используется крупнейшими американскими клиниками и страховыми компаниями, среди которых: Delta Dental, Guardian Insurance, Dental Care Alliance и Jefferson Dental and Orthodontics.
В области протезирования зубов актуальны исследования и разработки Станислава Шушкевича, работающего в сфере обучения глубоких нейронных сетей в компании Adalisk Service (подрядчик крупнейшего в США производителя зубных протезов, основная задача которого — автоматизация производства коронок, мостов, имплантов). Обычно зубные техники работают в CAD/CAM—системах для моделирования коронок. Модель коронки в системе CAD/CAM изготовляется за 10 минут. Данные системы весьма функциональны, но имеют свои ограничения в части натуральности формы и других важных параметров, которые следует учитывать при изготовлении протезов. Чтобы сделать системы моделирования протезов более совершенными, Станислав и его команда начали проводить работу с зубными техниками, в результате которой исследовательская группа собрала 5 млн кейсов и 150 Тбайт данных на Amazon. Таким образом, группа Станислава Шушкевича разработала нейросеть Watershed, работающую на 3D-поверхности, и нейросеть SegNet, сегментирующую изображение челюсти. Во время испытаний данных нейросетей группа подчеркнула, что моделирование происходит не всегда идеально, ввиду чего программы требуют настройку под конечного потребителя с использованием немашинных методов. После некоторых доработок, сочетающих в себе автоматизацию и ручной труд, группа Станислава Шушкевича разработала нейросеть GAN, которая теперь производит 100 коронок в сутки. При использовании зубным техником данной системы образ коронки генерируется за 20 секунд. Специалист проверяет правильность формы, может слегка доработать самостоятельно и в случае, если всё верно, отправляет эскиз на выпилку. Таким образом, GAN позволяет существенно экономить время и успешно отрабатывает 80% задач. В случае, если техник не удовлетворён работой GAN, он моделирует коронку собственноручно за 8 минут.
Безусловно, разработки в области стоматологии не могут быть недооценёнными ввиду повышения качества обслуживания пациентов в клиниках. И в этом несомненная заслуга грамотно выстроенной работы специалистов при обучении нейросетей. Будущее медицины, в частности стоматологии, за искусственным интеллектом и за профессионалами в области высоких технологий.