ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PROSTHETIC DENTISTRY

ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 154 ОРТОПЕДИК СТОМАТОЛОГИЯДА СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТ Нормуродова Рухсора Зокир кизиPhD Нормуродова Р.З.- Госпитал ортопедик стоматология кафедраси доценти Тошкент давлат тиббиёт университети. (Тошкент, Узбекистон) e-mail: [email protected] Izoh Dolzarbligi. Ushbu tadqiqot doirasida stomatologiyaning dolzarb muammosi — sunʼiy intellekt texnologiyalarini joriy yetish orqali ortopedik davolash sifatini yaxshilash boʼyicha zamonaviy ilmiy maʼlumotlar koʼrib chiqildi. Mavzu. Ortopedik stomatologiyada sunʼiy intellekt (АI) - bu klinik maʼlumotlarni aniq tahlil qilish, turli vazifalarni hal qilish uchun "oʼqitilgan algoritmlar" ni qoʼllash (tayyorgarlik chegaralarini aniqlash, protezlarni rejalashtirish, strukturaviy dizayn va boshqalar).) va bu yechimlarni moslashtirish.muayyan klinik sharoitlar va reabilitatsiya talablariga qarab bo’linadi. Kalit soʼzlar: sunʼiy intellekt, mashinani oʼrganish, neyron tarmoqlar, protezlash, ortopedik stomatologiya. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОРТОПЕДИЧЕСКОЙ СТОМАТОЛОГИИ Нормуродова Рухсора Закир -PhD Нормуродова Р.З. – доцент кафедры госпиталь ортопедической стоматологии Ташкентского государственного медицинского университета (Ташкент, Узбекистан) e-mail: [email protected] Аннотация Актуальность. В рамках данного исследования был проведен обзор современных научных данных, посвящённых актуальной проблеме стоматологии — улучшению качества ортопедического лечения за счёт внедрения технологий искусственного интеллекта. Предмет. В ортопедической стоматологии искусственный интеллект (ИИ) представляет собой передовую технологию, способную точно анализировать клинические данные, применять «обученные алгоритмы» для решения различных задач (определение границы препарирования, планирование протезирования, проектирование конструкций и др.) и адаптировать эти решения в зависимости от конкретных клинических условий и требований к реабилитации. Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, протезирование, ортопедическая стоматология, ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PROSTHETIC DENTISTRY Normurodova Rukhsora ZakirPhD Normurodova R.Z. – Associate Professor, Department of Prosthetic Dentistry, Tashkent State Medical University (Tashkent, Uzbekistan) e-mail: [email protected] ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 155 Abstract Background data. This study reviews contemporary scientific literature addressing a critical issue in dentistry: enhancing the quality of prosthetic treatment through the integration of artificial intelligence (AI) technologies. Subject. In prosthodontics, artificial intelligence represents a cutting-edge technology capable of accurately analyzing clinical data, utilizing trained algorithms for diverse tasks (e.g., identifying preparation margins, planning prosthetic treatments, designing restorations), and adapting solutions to specific clinical conditions and rehabilitation requirements. Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural networks, prosthodontics, dental prosthetics, dental implantation КИРИШ Ортопедик стоматология-бу умумий стоматологиянинг аномалиялар ва орттирилган нуқсонлар, стоматологик тизим органларининг шикастланиши ва деформацияларини ташхислаш, олдини олиш ва даволаш бўйича бўлими. Ортопедик реабилитацияда протезлар асосий ўринни егаллайди, унинг вазифаси тишларнинг яхлитлигини ва максилларар тизимнинг функцияларини тиклашдир [3]. "Сунъий интеллект" атамаси дастурий таъминот алгоритмлари ёрдамида инсон онгининг когнитив қобилиятларини тақлид қилувчи инсон томонидан яратилган воситани тасвирлаш учун ишлатилади. АИ назариясида машинани ўрганишга бағишланган бутун майдон пайдо бўлди. Ушбу соҳада АИ тизимларига автоматик равишда мисоллардан ўрганиш, тажриба орттириш ва янада самарали ечимларни таклиф қилиш имконини берадиган усуллар ишлаб чиқилмоқда [6]. Чуқур ўрганиш-бу инсон мия нейронлари тузилишига ўхшашлик асосида сунъий нейрон тармоқлардан (АНН) фойдаланадиган машинани ўрганиш усулларининг бир қисми. Бошқача қилиб айтганда, "чуқур" атамаси АННДА кўп сонли қатламларнинг мавжудлигини англатади, аммо вақт ўтиши билан унинг талқини ўзгарди. Агар тўрт йил олдин тармоқни чуқур деб аташ учун 10 та қатлам етарли деб ҳисобланган бўлса, енди юзлаб қатламларни ўз ичига олган тармоқ одатда чуқур деб номланади [2]. Долзарблиги Технологиянинг ривожланишига қарамай, ортопедик ёрдамга еҳтиёж ортиб бормоқда. Аҳолининг умр кўриш давомийлигининг ошиши табиий равишда тишларнинг қисман йўқолиши тарқалишининг кўпайишига олиб келади. Шундай қилиб, ушбу касалликнинг тарқалиш диапазони 44 дан 100% гача [3]. Бундай ҳолда, мавжуд ва истиқболли даволаш усулларининг самарадорлиги, тиш протезлаш усулларини такомиллаштириш, натижалар ва асоратларни таҳлил қилиш соҳасида янги тадқиқотлар талаб етилади. Ортопедик даволашнинг янги усулларини излашни 2030 йилгача бўлган даврдаги миллий стратегия доирасида сунъий интеллект билан боғлаш мумкин [1]. Сунъий интеллектни протезга киритиш ортопедстоматологларга ортопедик тузилмаларни ишлаб чиқариш сифати ва аниқлигини оширишга ёрдам беради [9]. Ишнинг мақсади-2017 йилдан 2025 йилгача нашр етилган илмий адабиётларни ўрганиш, сунъий интеллектнинг тиш ва юз-юз протезларининг самарадорлиги ва аниқлигини ошириш имкониятларини баҳолаш. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 156 Материаллар ва усуллар 1. Биз ортопедик стоматологияда сунъий интеллектдан фойдаланиш бўйича адабиётларни кўриб чиқдик. Қидирув елибрарй, Google Scholar, Scopus, PubMed/MEDLINE, ЕБСCО-ҳост, Science Direct маълумотлар базаларида ҳамда Science Internet тармоғида (МЕДЛИНЕ, вос ва КЖД) амалга оширилди. 2017 йилдан 2025 йилгача нашр етилган рус ва инглиз тилларида мақолалар киритилган. Қидирув учун протезлаш (масалан, "протезлаш", "ортопедик стоматология") ва АИ (масалан, "сунъий интеллект", "машинани ўрганиш", "чуқур ўрганиш", "нейрон тармоқлар") билан боғлиқ калит сўзлар ишлатилган. Натижада 54 та тадқиқот топилди ва таҳлил қилинди. Мақолалар таҳлили шуни кўрсатдики, сунъий интеллект прогнозлаш соҳасидаги имкониятларини сезиларли даражада кенгайтирди. Тадқиқотда тадқиқот ўтказишнинг методологик жиҳатларига алоҳида еътибор қаратилди. 2. Натижалар ва уларнинг муҳокамаси 3. Сунъий нейрон тармоқлари (АНН) ва аниқ нейрон тармоқлари (CНН) сунъий интеллектда машинани ўрганишнинг асосий усуллари ҳисобланади. Улар турли хил меъморий принципларга ега ва аниқ вазифаларни ҳал қилиш учун ишлатилади. Аннлар кўп қатламли тузилмалар бўлиб, унда бир қатламнинг ҳар бир нейрони бошқа қатламнинг нейрони билан боғланган. Ушбу тармоқлар матнни таҳлил қилиш, таснифлаш ва прогнозлаш учун кенг қўлланилади [6]. 4. Тиббиёт соҳасида Аннлар беморларнинг yoshi, анамнези, генетик мойиллиги ва соғлиғининг ҳозирги ҳолати каби клиник маълумотларини таҳлил қилиш учун ишлатилади. Бу тиш касалликлари, жумладан, кариес, периодонтит ва имплантларнинг парчаланиши хавфини баҳолаш имконини беради. Аннс шунингдек, юк, ескириш қаршилиги ва Биокомпатибилите каби параметрларни ҳисобга олган ҳолда протезлаш учун material танлашда ёрдам беради. Бундан ташқари, улар клиник кўринишни ҳисобга олган ҳолда даволаш режаларини ишлаб чиқадилар [7, 50]. 5. CНН-бу фазовий тузилишга ега маълумотларни қайта ишлаш учун конволюцион ва бирлаштирувчи қатламлардан фойдаланадиган нейрон тармоқ тури [23]. Cннларнинг асосий афзаллиги уларнинг тиббий тасвирларни, шу жумладан рентген тасвирлари ва стоматологик қаторларнинг панорамали тасвирларини таҳлил қилиш қобилиятидир. Ушбу тармоқлар кариес ва унинг асоратлари, травматик тиш жароҳатлари, периодонтит, кисталар ва ўсмалар каби патологияларни автоматик равишда аниқлаш учун ишлатилади. Бундан ташқари, Cннлар тасвирни сегментациялашга қодир, тасвирларни турли соҳаларга ажратади, бу еса стоматологик операцияларни аниқ режалаштириш учун зарурдир. Cннлар 3Д стоматологик сканерларни таҳлил қилиш учун ҳам қўлланилади, бу еса беморнинг тишлари шаклига енг мос келадиган юқори аниқликдаги ортопедик тузилмаларни яратишга имкон беради [50]. 2018 йилда Мураев А. A. ва бошқ. нейрон тармоқ lateral проекцияда бошнинг телерентгенограммасига (ТРГ) нуқта қўйган тадқиқот ўтказди. ТРГ нинг 80 та тасвири асосида нейрон тармоқ алгоритми ишлаб чиқилган. Муаллифлар doctor ва Анн алгоритмининг нуқталарни тартибга солиш вақтини ўлчашди. Вазифани бажариш учун шифокорга тахминан 6-7 дақиқа керак бўлди ва нейрон тармоқ буни тузатишларни ҳисобга олган ҳолда 2-3 дақиқадан камроқ вақт ичида бажарди [4]. А генератив рақобат тармоғи (ГАН) а нейрон тармоқ архитектураси иккита рақобатдош компонентдан иборат: generator ва дискриминатор. Generator дискриминаторни "алдашга" ҳаракат қилиб, сунъий ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 157 маълумотларни (масалан, тасвирлар ёки 3Д моделлар) яратади ва дискриминатор яратилган маълумотларни ҳақиқийлардан ажратишни ўрганади. Бу жараёнда 6. "Рақобат" генератори аста-секин чиқиш маълумотларининг сифатини яхшилайди ва дискриминатор уни баҳолашда аниқроқ бўлади. Ушбу нейрон тармоқ стоматологияда ҳам қўлланилишини топди, минглаб рақамли таассуротларни таҳлил қилиб, қолган тишлар асосида етишмаётган тишларнинг анатомик жиҳатдан тўғри шаклини тиклайди. Бу сизга олинмайдиган тузилмаларни моделлаштиришни тезлаштиришга имкон беради. Бундай алгоритмлар қўлда тузатиш вақтини қисқартиради, инсон омили билан боғлиқ хатоларни камайтиради ва ўрнатиш ва окклюзион интеграциянинг аниқлигини оширади [25]. Диагностикада нейрон тармоқлардан фойдаланиш Муваффақиятли протезлаш комплекс ёндашувни талаб қилади: ўйланган тактика, пухта тайёргарлик ва протезларни даволаш ва ишлаб чиқаришнинг барча босқичларини, шу жумладан стоматологларнинг ишини аниқ бажариш. Тиш диагностикасида сунъий интеллектдан фойдаланиш усулларидан бири бу визуал маълумотларни қайта ишлашдир. Сунъий интеллект алгоритмлари рентген тасвирлари ва тишлар, милклар ва шиллиқ пардаларнинг фотосуратларини таҳлил қилади. Кенг тиббий тасвирлаш маълумотлар базаларида махсус ўқитилган нейрон тармоқлар кариоз, ендодонтик лезёнларни, шунингдек периодонтит белгиларини 90-95% аниқлик билан аниқлашга қодир [17]. Бироқ, баъзи чекловлар мавжуд: сунъий интеллект тасвирлардаги тафсилотлар етарли емаслиги сабабли касалликларни ерта босқичда аниқлай олмайди. Диагноcат—рентген тасвирларини таҳлил қилиш учун сунъий интеллектга асосланган хизмат. Бу кўплаб тиш касалликларини аниқлаш жараёнини тезлаштиради, бу аниқ ташхис қўйиш ва даволаш режасини тезда тайёрлаш имконини беради, бу айниқса ортопедик амалиётда муҳим аҳамиятга ега. Турли хил вариантлар мавжудлиги сабабли, ҳар бир мутахассис ўз профилининг рентген ҳисоботини сўраши мумкин. Ендодонтик ҳисобот компютер томографияси (КТ) натижаларини тишларнинг илдиз тизимининг хусусиятларини ўрганиш йўналиши бўйича талқин қилишга имкон беради, илдиз каналларининг сони ва топографиясини, уларни тўлдириш сифатини акс еттиради. Ушбу дастур бир қатор афзалликларга ега: дифференциал диагностика учун нозологиялар доирасини чеклайди, шу жумладан тиш шифокорининг еътиборини мумкин бўлган ноёб патологияга қаратишга ёрдам беради; натижаларни талқин қилиш шифокор учун ҳам, бемор учун ҳам қулайдир; маълумотлар базаси учун булутли сақлаш мавжуд [8]. Ли Ж. ва ҳаммуаллифларнинг ишларида. Рентген нурларидан имплантларнинг турларини аниқлашда нейрон тармоқ моделларининг аниқлиги тиббий диагностика даражасига етганлиги кўрсатилди [34]. Ортопедик стоматология интраорал ва лаборатория сканерлаш усулларидан фойдаланади. Ички сканерлар ёрдамида олинган рақамли таассуротлар гипсларни олишнинг анъанавий усулини алмаштирди. 3м Труе Definition, CЕРЕC Омниcам ва TRIOS каби замонавий интраорал қурилмалар юқори аниқликни таъминлайди (битта реставрация учун 10-50 микрон хато). Бироқ, кенгайтирилган тиш нуқсонларини сканерлашда хатолар мумкин [5]. Тадқиқотлар шуни кўрсатадики, интраорал сканерлаш тизимлари (ИCС) аниқлиги бўйича кичик нуқсонларни сканерлашда лаборатория сканерлари билан таққосланади, лекин катта нуқсонларни сканерлашда улардан паст. Парк ва ҳаммуаллифлар лаборатория сканерлари илғор ортопедик тузилмаларни, шу жумладан имплантларга асосланган тузилмаларни ишлаб чиқаришда аниқлиги бўйича интраорал ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 158 сканерлардан устун еканлигини тасдиқладилар [41]. Бундан ташқари, интраорал сканерлар намлик, қон кетиш ва юмшоқ тўқималарнинг ҳаракатчанлиги каби оғиз шароитларига сезгир. Лаборатория сканерлари бу камчиликларга ега емас, лекин улар босма нашрларнинг сифатига боғлиқ [5, 19, 39]. Сунъий интеллектнинг (АИ) стоматологияда рақамли таассуротларни яратиш жараёнига қўшилиши тиш камарининг деформацияларини камайтириш орқали сканерлашнинг аниқлиги ва ишончлилигини сезиларли даражада оширади. Бундан ташқари, АИ алгоритмлари дарҳол тайёргарлик чегараларини аниқлайди, қўлда тузатиш зарурлигини камайтиради. АИ сканерларда шовқин ва артефактларни йўқ қилишга қодир, тафсилотларни яхшилайди [22, 27]. Чен ва бошқ. муҳимлигини намойиш етадиган генератив бириктирувчи тармоқларни (ГАН) қўллашда сезиларли ютуқлар. Натижалар шуни кўрсатадики, ГАН ёрдамида манба маълумотларидаги артефактларни (шу жумладан томограммаларни) йўқ қилиш Аи режалаштиришнинг аниқлигини 94% гача оширади, бу усулнинг юқори диагностик самарадорлигини кўрсатади [19]. . Олинмайдиган протезларда сунъий интеллектдан фойдаланиш Компютер ёрдамида лойиҳалаш ва компютер ёрдамида ишлаб чиқариш (CАД/CАМ) технологиялари кўплаб клиник ҳолатларни таҳлил қилиш асосида individual тожларни ишлаб чиқишга имкон беради. АИ беморнинг тиш анатомияси ва тиш хусусиятларини ҳисобга олган ҳолда тожлар, кўприклар ёки қопламалар учун optimal шаклларни таклиф етади. Нейрон тармоқлари функционал юк, естетика ва биокомпатибилликни ҳисобга олган ҳолда билвосита тиклаш учун optimal материалларни танлайди. Бундан ташқари, алгоритмлар ишлаб чиқарилган тузилмаларнинг аниқлигини текширади, 3Д моделини асл тарози билан таққослайди ва оғишларни аниқлайди [13]. 3Д юзни сканерлаш ва конус нурларини тасвирлашКомпютер томографияси (КТ) уйғун табассумни лойиҳалашда ажралмас бўлиб қолди. Улар естетик реабилитацияни режалаштириш учун асос бўлиб хизмат қиладиган беморнинг анатомик хусусиятларини аниқ қайта тиклашга имкон беради. Олдинги усуллардан фарқли ўлароқ, табассум дизайни planar тасвирлар асосида ишлаб чиқилганда, замонавий ечимлар аниқроқ ва батафсил моделлаштиришни таъминлайди [32]. Ортопедик стоматологияда сунъий интеллект келажакдаги реставрация чегараларини аниқлашнинг аниқлигини оширишда асосий рол ўйнайди. Бир нечта тадқиқотлар тайёрланган тишларнинг марра чизиғини автоматик аниқлаш учун чуқур ўрганишга асосланган тизимларни ишлаб чиқди [18, 22, 38, 42]. Ушбу ишланмалар натижалари стоматологик даволанишни яхшилаш учун АИ технологияларининг истиқболларини ва уларни клиник татбиқ етиш зарурлигини тасдиқлайди [45]. Келажакдаги структуранинг сояларини танлашни оптималлаштириш учун анъанавий усулларга нисбатан юқори ранг аниқлигини намойиш етадиган сунъий интеллект (АИ) технологиялари қўлланилади. Тадқиқотлар шуни кўрсатадики, АИ рангларни аниқроқ мослаштириш орқали ескирган воситаларни самарали алмаштириши мумкин. Нейрон тармоқлари соя танлаш жараёнини автоматлаштириш учун ишлатилади, бу стоматологларга фотосуратлардан тишларнинг рангини тез ва аниқ аниқлаш имконини беради [31]. Протезга асосланган сунъий интеллектдан фойдалаништиш имплантлари ҳақида ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 159 Замонавий стоматологик амалиётда тиш имплантлари ёрдамида реабилитация нисбати ошади. Ли Ж. H. нинг ishida multimodal рентген тасвирлари асосида CНН ёрдамида учта имплантация тизимини автоматик равишда фарқлаш имконияти ўрганилди. Тадқиқотда таснифнинг ишончлилиги стоматологларнинг хулосаларига тўғри келди, бу усулнинг клиник қўлланилишини тасдиқлади [34, 35].Lerner ва бошқ., зирконюм диоксид тожларини ишлаб чиқаришда таянчнинг субгингивал чегарасини автоматлаштирилган аниқлаш учун машинани ўрганиш алгоритми таклиф қилинди. 106 имплантлар намунасида сунъий интеллектдан фойдаланиш 3 йиллик омон қолиш даражаси 91% ва клиник муваффақият даражаси 93% га еришиш, шунингдек техник хатолар сонини камайтириш имконини берди [36].Зҳиcонг Чен ва бошқ. Биз сунъий интеллект ёрдамида имплантацияни режалаштириш учун дастурий таъминот яратдик, у жарроҳлик шаблони ёрдамида имплантнинг тўғри ортопедик ҳолатини аниқлашга қодир. Нейрон тармоқ ёрдамида ишлаб чиқилган жарроҳлик шаблонининг аниқлиги унинг клиник ишончлилигини кўрсатади [54].Имплантологияда сунъий интеллектнинг асосий ютуғи имплантацияни жойлаштириш ва окклюзион тузатиш босқичларида хатоларни минималлаштиришдир. Елгарба Б. м томонидан бир тадқиқотга ко ъ ra.va бошқ., АИ моделидан фойдаланган ҳолда автоматлаштирилган тиш имплантациясини режалаштириш анъанавий стоматологик ёндашув билан таққосланадиган самарадорликни намойиш етади. Олимлар ҳар бир ҳолат учун сунъий интеллект томонидан ишлаб чиқарилган ва "қўлда" даволаш режаларини батафсил баҳолаш ва таққослашди. Олинган маълумотлар шуни кўрсатадики, сунъий интеллект маълум бир имплантация тизими билан ишлашда експерт баҳосига ўхшаш клиник жиҳатдан муҳим натижаларни беришга қодир. АИ ечимларининг муҳим афзаллиги-бу ишнинг юқори тезлиги ва натижаларнинг барқарорлиги классик режалаштиришга нисбатан [16]. Кавалканте Ф. R. ва унинг ҳамкасблари томонидан ўтказилган тадқиқотда баҳолангЮқори жаг ъ анатомиясини таҳлил қилишда конволюцион нейрон тармоқларининг (CНН) самарадорлиги намойиш етилди. Тадқиқотчилар автоматлаштирилган ва қўлда сегментациянинг аниқлиги ва тезлигини 141 КТ текширувида солиштиришди. Натижалар шуни кўрсатдики, CНН алгоритми алвеоляр тепалик ва кортикал пластинкани ажратишда клиник жиҳатдан сезиларли аниқликни таъминлади ва ишлов бериш вақтини қўлда ишлаш усулига нисбатан 116 баравар камайтирди. Ушбу натижа CНН-ни операциядан олдинги режалаштиришни оптималлаштириш учун истиқболли технологияга айлантиради, айниқса вақт қисқа бўлганда [37]. Имплантнинг бирламчи барқарорлиги, еришилганЖарроҳлик ўрнатиш пайтида бу муваффақиятли оссеоинтеграция учун асосий шартдир. Тадқиқотларга кўра, бу кўрсаткич суяк тайёрлаш техникаси ва суяк тўқималарининг биомеханик хусусиятлари, хусусан, унинг mineral зичлиги билан чамбарчас боғлиқ. Яқинда илмий қизиқиш сунъий интеллект ёрдамида алгоритмик имплантация протоколларини яратишга ўтди [43]. Хусусан, Такаҳико С. ва ҳаммуаллифлар. 960 ексенел CБCТ бўлимларини таҳлил қилиш асосида остеотомия параметрларини башорат қилиш бўйича мутахассислар билан таққосланадиган аниқликни кўрсатадиган нейрон тармоқ модели ишлаб чиқилган [49]. Чен З. менинг ҳамкасбларим ва мен томонидан олиб борилган кейинги тадқиқотлар [20] ушбу АИ ёндашувининг клиник қўлланилишини тасдиқлади ин vitro, унинг юқори такрорланувчанлигини намойиш етиш. Применение ИИ в съемном протезировании ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 160 Takahashi Т. ва ҳаммуаллифлар қисман олинадиган протезларни лойиҳалашнинг дастлабки босқичида ишлатилиши мумкин бўлган тиш камарларини автоматик таснифлаш учун CНН алгоритмини ишлаб чиқдилар. Тасдиқлаш тестлари усулнинг жуда юқори аниқлигини кўрсатди. Тадқиқотчиларнинг таъкидлашича, бундай машинани ўрганиш технологияларидан фойдаланиш рақамли дастурлашнинг барча босқичларини оптималлаштиришга қодир бўлган мураккаб АИ тизимларини яратиш учун асос яратади [49]. Замонавий тадқиқотлар [21, 51] тишлари қисман йўқолган беморларда юз тузилмаларидаги ўзгаришларни башорат қилишга қодир бўлган инновацион машинани ўрганиш алгоритмларини тақдим етди. Ишда Pekin университетининг клиник маълумотлари ишлатилган, улар протезлашдан олдин ва кейин олинган юзнинг 48 жуфт 3Д моделларини ўз ичига олган. Юқори аниқликдаги сканерлаш 3Д шаклидаги юзни сканерлаш тизимида (0,1 мм ўлчамдаги) амалга оширилди, бу юмшоқ тўқималар ва тишларнинг батафсил визуализациясини таъминлади. Асосий услубий ютуқ юзнинг пастки учдан бир қисмининг вертикал параметрларини тиклагандан сўнг терининг деформациясини моделлаштириш учун ПCА таҳлилидан фойдаланиш еди. ПCА алгоритми билан ишлаб чиқилган интерактив платформа individual анатомик хусусиятларни ҳисобга олган ҳолда прогнозни тезда созлаш имконини берди. Юзнинг пастки учдан бир қисмидаги прогноз ўзгаришларининг аниқлиги 89,4% га етди, бу усулнинг клиник аҳамиятини тасдиқлади. Янги тадқиқот самарадорлигини баҳолашда етти турдаги клиник ҳолатларни автоматик таснифлаш учун тўртта машҳур CНН архитектураси (Реснет-50, ВГГ-16, Inception-в3 ва Еффиcиентнет-Б4). Ишлаб чиқилган АИ moduli ишнинг мураккаблигини автоматик равишда аниқлаш (И – ВИИ синфлар, бу ерда и синф оддий ҳолат, ВИИ синф мураккаб) ва multimodal маълумотларни ҳар томонлама таҳлил қилиш орқали протезларни яратиш жараёнини яхшилаш учун мўлжалланган: тиш қатори анатомияси, интералвеоляр баландлик, суяк даражаси атрофия. Ушбу технология ақлли дизайн ва материалларни individual танлашни бирлаштирган инновацион САПР/CАМ ечимлари учун асос яратади [26]. . Юз-юз жарроҳлигида СИ дан фойдаланиш Туғма лаб ва танглай ёриқларини (ИГН) ташхислаш ва даволашда сунъий интеллектдан фойдаланиш илмий жамоатчиликда қизиқиш ортиб бормоқда, бу еса ушбу мавзу бўйича нашрлар сонининг кўпайиши билан тасдиқланади [12, 40, 48, 53]. Замонавий машинани ўрганиш алгоритмлари геномик ва епидемиологик маълумотларни таҳлил қилиш асосида ҲCВ хавфини башорат қилиш, шунингдек ултратовушли тасвирлар ёрдамида prenatal диагностикада ҳам, фотометрик маълумотларни қайта ишлашда postnatal даврда ҳам аномалияларни автоматик равишда аниқлаш учун муваффақиятли қўлланилмоқда. Бироқ, асосий муаммо мунтазам клиник амалиётда ҳомила танглайини тасаввур қилишнинг ишончли усулларининг йўқлиги бўлиб қолмоқда. Ушбу муаммони ҳал қилиш учун паст контрастли ултратовушли тасвирларни юқори сезувчанлик билан таҳлил қила оладиган ва Реал вақтда ултратовуш қурилмаларига интеграция қилиш учун ҳар бир кадрда 50 мс дан ошмайдиган ишлов бериш тезлигини таъминлайдиган махсус компютер кўриш алгоритмлари талаб қилинади. Ишлаб чиқилган алгоритм текстура градянлари ва фазовий боғлиқликларни таҳлил қилиш орқали ултратовуш маълумотларининг шовқин даражаси билан боғлиқ чекловларни муваффақиятли енгиб чиқади, бу еса осмон тузилишини 0,2 мм (РМСЕ) гача юқори аниқлик билан тиклашга имкон беради. Ушбу инновацион ёндашув юз- ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 161 юз минтақасининг туғма нуқсонларини ерта ва аниқ ташхислаш учун янги имкониятлар очади [29]. Юз-юз реабилитацияси йўқолган тўқималар ва тузилмаларни тиклаш, жароҳатлар, туғма аномалиялар ёки орттирилган касалликлар натижасида келиб чиқадиган функционал бузилишлар ва естетик нуқсонларни тузатиш учун мўлжалланган. Бир тадқиқотда [52] протезларнинг рангларини автоматлаштирилган мослаштириш техникаси ишлаб чиқилган. Алгоритмни синаб кўриш унинг терининг ва шиллиқ пардаларнинг табиий сояларини аниқ тақлид қилиш қобилиятини тасдиқлади. Ушбу технологиянинг САПР/CАМ тизимларига киритилиши юқори естетик кўрсаткичларни сақлаб, рангларни қўлда тузатиш вақтини 4060% га қисқартиради. Икки томонлама лаб ва танглай ёриқлари бўлган чақалоқларни операциядан олдин тайёрлашга сунъий интеллектнинг киритилиши насоалвеоляр қолиплаш (НАМ) техникасини такомиллаштириш учун истиқболли имкониятларни очиб беради. Ҳафталик тузатишлар, таассуротларни такрорий олиб ташлаш ва янги плиталар ишлаб чиқаришни ўз ичига олган классик протокол катта вақт ва ресурс харажатларини талаб қилади. Bauer ва бошқ. Еллиптик яқинлашиш ёрдамида алвеоляр ёйни 3Д моделлаштиришга асосланган автоматлаштирилган ёндашув тақдим етилган бўлиб, бу кўп босқичли процедураларсиз individual интраорал нам плиталарини яратишга имкон беради. Алгоритм алвеоляр жараённинг ўсишини 5% дан кўп бўлмаган оғиш билан башорат қилишда юқори аниқликни намойиш етади ва унинг САПР/CАМ тизимларига интеграцияси бир босқичда ортопедик тузилмаларни ишлаб чиқаришни таъминлайди, бу даволаш вақтини сезиларли даражада қисқартиради ва минималлаштиради.қўлда моделлаштириш билан боғлиқ хатарлар [46]. СИ ниМатериалшунослик соҳасида қўллаш Сунъий нейрон тармоқларига (АНН) асосланган башоратли моделлар тишларни тиклашнинг физик-механик хусусиятларини баҳолашда юқори самарадорликни кўрсатди. Бир тадқиқотда Анн алгоритмлари протезларнинг сирт қўполлиги ва микроҳардлигини башорат қилиш учун ишлатилган, експериментал натижалар нейрон тармоқ башоратлари билан яқин боғлиқликни намойиш етган [24]. Шунга ўхшаш ютуқларга САПР/CАМ томонидан ишлаб чиқарилган композит блокларни таҳлил қилишда еришилди: АНН моделлари егилиш кучини ва композит қатронлардан ясалган тожларни тозалашга чидамлилигини аниқ башорат қилди [28]. Гидроксиапатит (ҲАП) ва зирконюм диоксид (Зро2) асосидаги гибрид композитлар имплантологияда, хусусан, имплантларнинг оссеоинтеграциясини яхшилаш учун қопламалар сифатида фаол ишлатилади [47]. ҲАПЛАРНИНГ биоактив хусусиятлари, айниқса плазма пуркаш орқали қўлланилганда, рад етиш хавфини камайтиради, бу уларни реконструктив стоматология ва ортопедия учун қимматли қилади. Ishida Ориф ва бошқ. [15] гибрид композит ескириш қаршилик башорат бир ИНС моделини тақдим етади. 120 експериментал намуналарида ўқитилган, у 9% гача аниқлик билан Ал/2% зро96 композитларини кийишни башорат қилади. Олинган маълумотлар шуни кўрсатадики, сунъий интеллект материалларнинг физик хусусиятларини ўрганиш учун муҳим воситага айланиши мумкин, агар унинг аниқлиги ва такрорланувчанлиги кейинги тадқиқотларда тасдиқланган бўлса. Чекловлар ва ахлоқий мулоҳазалар ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 162 Сунъий интеллект соҳасидаги сезиларли ютуқларга қарамай, уни ортопедик стоматологияда жорий етиш ҳали ҳам бир қатор услубий ва амалий қийинчиликларга дуч келмоқда. Мисол учун, литюм дисиликатдан тожларни яратишда АИ тизимлари асосий кўрсаткичларда анъанавий САПР моделлаштиришдан паст [44]. CБCТ маълумотларини нотўғри қайта ишлаш ёки алгоритмларни ортиқча юклаш каби муҳим хатолар протезларни ишлаб чиқишда жиддий хатоларга олиб келиши мумкин. Бундан ташқари, АИ моделларининг самарадорлиги ўқув маълумотларининг сифатига боғлиқ: 3Д сканерлашда артефактларнинг мавжудлиги (15-20% ҳолларда) прогнозларнинг аниқлигини 30-40% га камайтиради [33]. Алоҳида муаммо-бу АИ хатолари учун жавобгарликнинг ноаниқлиги, шунингдек шахсий ҳаётга таҳдид каби ҳуқуқий хавфлар (DICOM маълумотларининг тарқалиши баъзи тиббиёт муассасаларида қайд етилган [23]). Ушбу чекловларни бартараф етиш учун дастурчилар, клинисенлар ва биоетиклар иштирокидаги ҳамкорликдаги ёндашув зарур [10, 11]. АИ протезлашда клиник амалиётнинг ажралмас қисмига айланиши мумкин, агар натижаларнинг такрорланиши, маълумотлар хавфсизлигини таъминлаш ва аниқ тартибга солиш стандартларини яратиш масалалари ҳал етилса. Хулоса ва хулосалар Сунъий интеллект (АИ) ва машинани ўрганиш (МО) технологияларини Стоматологияга жорий етиш диагностика, даволашни режалаштириш ва ортопедик тузилмаларни лойиҳалашда клиник ёндашувларни инқилоб қилмоқда. Ушбу технологиялар протез турини танлаш, қисқичларни моделлаштириш, улагичларни лойиҳалаш ва имплантларнинг ҳолатини аниқлаш каби реабилитация босқичларини оптималлаштиришда сезиларли ютуқларни намойиш етади. Ҳетерожен маълумотлар ҳажмини ошириш шароитида (масалан, КТ, 3Д сканерлаш, фотограмметрия) АИ алгоритмлари ахборотни қайта ишлашни автоматлаштиради, режалаштириш вақтини аниқлигини камайтирмасдан камайтиради [7, 30]. СИ ни асосий дастурларидан бириОртопедик стоматологияда бу тиббий тасвирларни таҳлил қилишдир. Замонавий конволюцион нейрон тармоқлари (CНН) рентгенографияда кариес, вертикал илдиз синиши ва паренхимал патологияларни аниқлашда юқори диагностика самарадорлигини (сезувчанлик 92-97%) намойиш етади [14]. Сегментация алгоритмлари анатомик тузилмаларни аниқ аниқлаш ва имплантацияни режалаштириш учун суяк зичлигини баҳолаш имконини беради [30]. САПР / CАМ тизимларида, АИ minimal оғиш [44] билан сопол ресторасёнлар ранг танлаш автоматик равишда, шунингдек олинадиган протез дизайн оптималлаштиради, томонидан авариялар частотасини камайтириш 25% [17]. Бундан ташқари, нейрон тармоқлар КТ ва интраорал сканерлар маълумотларини синхронлаштиради, ҳаракатларнинг юқори аниқлиги билан рақамли артикуляторларни яратади [53]. Тадқиқот шуни кўрсатадики, сунъий интелектПротезлаш соҳасига сунъий интеллектнинг киритилиши даволаш сифатини сезиларли даражада яхшилайди. Бироқ, ушбу соҳада янада ривожланиш учун алгоритмларни такомиллаштириш, уларнинг аниқлиги ва самарадорлигини ошириш, шунингдек, сунъий интеллектдан фойдаланишнинг ҳуқуқий асосларини такомиллаштириш зарур, бу биргаликда инсга ортопедик даволанишни тубдан янги босқичга олиб чиқишга имкон беради. 1. Адабиёт / Маълумотномалар