Нейросетевые модели прогнозирования рецидивов после ортодонтического лечения: систематический обзор

Аннотация:

Проблема прогнозирования рецидивов после ортодонтического лечения до сих пор остается актуальной ввиду высокой частоты их возникновения (20—40%) и множества взаимосвязанных факторов риска (морфологических, пародонтальных, функциональных, стоматологических, поведенческих). Человеческий фактор затрудняет ручной анализ всех параметров, что обусловливает острую потребность современной ортодонтии в цифровых решениях. Нейросетевые модели способны комплексно обрабатывать разнородные клинические данные (3D-сканы, телерентгенограммы, анамнез) и выявлять скрытые закономерности риска, повышая точность прогноза. Цель исследования — провести систематический обзор данных современных научных статей по прогнозированию рецидивов после ортодонтического лечения с помощью нейросетевых моделей. Представлен систематический обзор эффективности применения возможностей искусственного интеллекта и нейронных сетей для прогнозирования вероятности возникновения рецидивов после ортодонтического лечения, проведенный в соответствии с рекомендациями PRISMA-2020. В результате систематического поиска было отобрано 32 литературных источника, в полной мере соответствующих заданной теме и критериям включения. Выявлено, что наибольшая прогностическая точность (89,2%) достигнута с использованием глубоких нейронных сетей (DNN), учитывающих показатели PAR, IOTN, возраст пациента и тип аппаратуры. Проанализированы возможности клинических программ (ClinCheck, SimplyCeph 3DS, Avantis 3D) для косвенной оценки рисков через анализ морфологии, окклюзии и движения зубов. Определены ограничения в использовании нейросетей: дефицит репрезентативных обучающих данных, сложность интерпретации результатов, высокая стоимость внедрения. Были получены неопровержимые доказательства высокой эффективности применения различных нейронных сетей в прогнозировании моделей перемещения зубов и оценке возможных рецидивов. Нейросетевые модели имеют значительный потенциал для повышения стабильности ортодонтического лечения при условии преодоления существующих барьеров. Таким образом, уникальность данного обзора заключается в его всестороннем, научно обоснованном подходе к изучению применения нейросетевых моделей в прогнозировании ортодонтического лечения.

Авторы:

Издание: Вестник Российской Академии медицинских наук
Год издания: 2025
Объем: 11с.
Дополнительная информация: 2025.-N 6.-С.456-466. Библ. 32 назв.
Просмотров: 0