Thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo” (Tiếng Anh là Artificial Intelligence, viết tắc là AI) được đưa ra vào những năm 1950 để đề cập đến sự phát triển của máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ trước đây cần có sự tham gia của con người. Còn thuật ngữ  “học máy” (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu thống kê nội tại để giải quyết những vấn đề cụ thể. Các thuật toán của phương pháp học máy là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian. Máy có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh để rút trích ra các nguyên lý từ tri thức thu nhận được phục vụ cho việc ra quyết định.

Ngày nay AI đang được sử dụng rộng rãi hầu hết các lĩnh vực như sản xuất, dịch vụ, vận tải, y tế, giải trí, công nghệ thông tin…. Riêng lĩnh vực nha khoa, AI đang được ứng dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ từ việc đơn giản như cải thiện kỹ thuật đánh răng của bệnh nhân đến chẩn đoán sâu răng, lập kế hoạch điều trị phức tạp như implant, chỉnh nha. Nhờ trí tuệ nhân tạo ứng dụng vào công nghệ kỹ thuật số làm cho các quy trình khám và điều trị nha khoa trở nên hiệu quả hơn và có thể dự đoán được, đồng thời nâng cao chất lượng điều trị. Trong tương lai, AI hứa hẹn mang lại hiệu quả và an toàn hơn, điều này sẽ giúp tạo điều kiện cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe răng miệng tốt hơn cho nhiều bệnh nhân hơn trên toàn thế giới.

Nha khoa Tân Hoàn Mỹ xin giới thiệu một số ứng dụng của AI trong lĩnh vực nha khoa.

Nha khoa tổng quát và phục hình

Một ứng dụng tiềm năng của AI là xác định tổn thương sâu răng mặt bên trên phim kỹ thuật số (KTS). Độ chính xác xác định tổn thương sâu răng sử dụng thuật toán GoogLeNet Inception-v3 là 82-89%.

Hiện nay có nhiều ứng dụng hỗ trợ phát hiện sâu răng, điều chỉnh độ nét của hình ảnh, đề xuất các kế hoạch điều trị như trám răng, phục hình một phần như inlay, onlay hay toàn phần (mão răng).

Các ứng dụng AI trong phân tích hình ảnh X-quang 3 chiều cũng được nghiên cứu. Ví dụ trên phim CT, có thể sử dụng AI để chú giải (annotation) các điểm mốc giải phẫu hoặc xác định giới hạn (segmentation) các cấu trúc răng và xương. Orca-Dental AI là một phần mềm có khả năng chú giải và xác định giới hạn tự động các cấu trúc giải phẫu như hàm trên, hàm dưới, răng, v.v... Các thuật toán này cũng có thể nhận diện dây thần kinh và bệnh lý trên phim.

Về phương diện phân tích phim, phần mềm phát triển bằng AI có thể giúp tạo ra các đường cong toàn cảnh trên phim Cone Beam CT để có góc nhìn rõ hơn, tách và truy xuất hình ảnh xương hàm ở định dang 3D STL và tạo ra các phim sọ nghiêng chỉ bằng một cái click chuột.

Ứng dụng hình ảnh 3D vượt ra khỏi giới hạn ở phim X-quang là hệ thống quét ảnh trong miệng. Ảnh quét trong miệng được phân tích bằng phần mềm khảo sát nha khoa như Smart Margin và Scan Clarity Score, Pearl. BS có thể sử dụng ảnh quét này để kiểm tra tức thì cùi răng đã sửa soạn. Còn Lab có thể sử dụng ảnh quét để đánh giá độ khó của phục hình, chế tạo răng giả.

Thiết kế nụ cười - Smile design

Smile design (thiết kế nụ cười) hiện là một công cụ hữu ích để thiết kế và thực thi thiết kế đó trên gương mặt của bệnh nhân. Căn cứ vào dữ liệu đầu vào (có thể là hình chụp ngoài mặt, Scan 3D, CT, X_quang) và các tùy chỉnh của bác sĩ để thiết kế một nụ cười trong tương lai bao gồm hình thể răng và dạng sắp xếp cung răng... Một nền tảng tương tác dựa trên điện toán đám mây kết hợp với thiết kế nụ cười kỹ thuật số, kế hoạch điều trị là công cụ trao đổi giữa bác sĩ, kỹ thuật viên và bệnh nhân. Sau khi upload dữ liệu cần thiết của bệnh nhân lên hệ thống, AI sẽ tìm kiếm và đề xuất các lựa chọn về hình dạng răng và kiểu sắp xếp cung răng tự nhiên cho ca lâm sàng đó. Bác sĩ cũng có thể tùy chỉnh thiết kế theo kinh nghiệm và mong muốn đồng thời chuyển thành file định dạng STL (định dạng in 3D) để tạo mẫu hàm mock-up, hướng dẫn sửa soạn cùi răng hoặc hướng dẫn phẫu thuật.

Ứng dụng AI trong thiết kế nụ cười (Smile design)

Chỉnh hình răng mặt

Một ứng dụng mạnh mẽ nữa AI là hỗ trợ xây dựng kế hoạch trong chỉnh hình răng mặt (CHRM).

Điều trị chỉnh nha truyền thống dựa trên thăm khám toàn diện và phân tích các dữ kiện về BN từ đó bác sĩ quyết định phương pháp điều trị theo đó ở từng giai đoạn bác sĩ sẽ điều chỉnh lực tác động lên răng để di chuyển răng theo ý muốn. Nhưng việc này rất khó quản lý sự dịch chuyển của răng vì mỗi răng có thể có 3 phương di chuyển tịnh tiến (dịch chuyển trước – sau, trái - phải, trồi - lún răng) và 3 chuyển động xoay.

Gần đây, một thuật toán AI là mô hình mạng lưới Bayesian (Bayesian network model) được dùng để phát triển hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định điều trị tùy theo các tình huống lâm sàng khác nhau.

Một tiếp cận khác là sử dụng mô hình mạng lưới neuron nhân tạo (artificial neural network - ANN) để chẩn đoán nhổ răng ở BN CHRM. Theo đó, tỉ lệ xác định các ca cần nhổ răng hay không có độ chính xác là 93%.

Một dịch vụ theo dõi quá trình chỉnh nha bằng AI cũng được giới thiệu là Dental Monitoring. Dịch vụ cho phép BN tự scan răng bằng điện thoại, gửi bản scan đến BS phân tích và theo dõi để quản lý tình trạng điều trị CHRM.

Đặc biệt AI gần đây được ứng dụng để mô phỏng điều trị chỉnh nha mà giúp BN hình dung được kết quả điều trị trong tương lai mà tiên phong là chỉnh nha Invisalign với hệ thống máy quét 3D iTero 5D, hệ thống ClinCheck ‘In-Face’ Visualization giúp cho bệnh nhân thấy trước kết quả chỉnh nha thông qua hình ảnh chính gương mặt và nụ cười mới của mình. Sử dung hệ thống Big Data với hơn 10 triệu ca chỉnh nha, AI đã hỗ trợ lập kế hoạch chỉnh nha bằng ứng dụng ClinCheck Pro để trực quan và chính xác hơn trong việc “thiết kế” và "làm mới" lại nụ cười cho bệnh nhân, cũng như theo dõi tiến trình và kết quả chỉnh nha.

Điều trị nha chu

Trong điều trị bệnh lý nha chu, các thuật toán machine learning được ứng dụng để khảo sát các bệnh lý viêm nha chu khác nhau. Các mô hình CNN được sử dụng về mặt thực hành để chẩn đoán và dự đoán các răng nguy cơ bệnh nha chu bằng phim X-quang. Khi sử dụng các thuật toán deep learning, độ chính xác của chẩn đoán lần lượt là 81% và 76,6% ở răng cối nhỏ và răng cối lớn. Độ chính xác khi dự đoán cần nhổ răng lần lượt là 82,8% và 73,4% ở răng cối nhỏ và cối lớn.

Các mô hình support vector machine được sử dụng để phân biệt giữa viêm nha chu cấp và mạn tính dựa trên bảng thành phần (profile) vi sinh vật từ dữ liệu thăm khám mảng bám dưới nướu.

Bệnh lý miệng - mặt

Quản lý các bệnh lý miệng - mặt luôn luôn thử thách đối với BS do bản chất đa yếu tố, như ung thư khoang miệng hoặc hoại tử xương hàm do thuốc. Với các phương tiện truyền thống, rất khó để dự đoán các bệnh lý đó một cách chính xác. AI được đề xuất để xác định các cá nhân có nguy cơ cao ung thư khoang miệng bằng dữ liệu thu thập thông qua bảng câu hỏi.

Trong một báo cáo ca điển hình, nhiều mô hình machine learning được sử dụng để tiên đoán nguy cơ hoại tử xương hàm do thuốc. Theo đó, sử dụng machine learning để dự đoán nguy cơ có độ chính xác cao hơn khi so sánh với các đánh giá truyền thống như thời gian ngưng thuốc (drug holiday) hoặc nồng độ CTX-I huyết thanh (serum C-terminal telopeptide of collagen type I level).

Mô hình cây quyết định (decision tree model) - một thuật toán machine learning - được dùng để khảo sát bệnh sâu răng ở trẻ nhỏ dựa trên tình trạng răng miệng hiện tại cũng như dữ liệu sức khỏe nha chu từ cha mẹ.

Trong một nghiên cứu gần đây, hệ thống AI cho thấy tiềm năng trong hỗ trợ BS phân biệt các rối loạn khớp thái dương hàm (RLTDH) bằng việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên của BN về các than phiền và bệnh sử RLTDH được ghi nhận trong các bản ghi âm nha khoa điện tử.

Pháp nha

Trong lĩnh vực pháp nha, nhu cầu định tuổi bằng hình ảnh y khoa rất cao và thường cần sự hỗ trợ của các chuyên gia. Sự hỗ trợ của AI giúp gia tăng hiệu quả của công việc. Một nghiên cứu pilot báo cáo kết quả sử dụng AI để xác định giai đoạn phát triển của răng cối lớn thứ ba trên phim toàn cảnh với nhiều hứa hẹn.

Với mục đích tái tạo khuôn mặt, một số thuật toán machine learning được sử dụng để dự đoán hình thái khuôn mặt từ dữ liệu input là phim sọ nghiêng.

Trên đây là một số lĩnh vực nha khoa đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng AI. Danh sách còn dài và nhiều hứa hẹn trong tương lai.

Hệ thống AI chăm sóc nha khoa toàn diện tương lai