Исследователи из Гонконгского университета разработали модель машинного обучения, способную точно выявлять кариес у детей раннего возраста до того, как он станет заметен.
В течение 11 месяцев команда исследователей отслеживала изменения в микробиоте зубного налета у 89 детей дошкольного возраста и таким образом составила микробиологическую карту молочных зубов, что стало уникальным вкладом в исследование. Как сообщалось в исследовании, в норме у человека наблюдается стабильное распределение микробов между передними и задними зубами верхней челюсти, причем на каждом участке существуют свои уникальные сообщества. Жизненно важным является то, что это структурированное распределение микробов по полости рта нарушается, как только начинает развиваться кариес. Микробы, связанные с резцовой областью, мигрируют в моляровую область и наоборот.
Исследователи разработали высокоэффективную платформу ИИ для определения пространственных микробных индикаторов кариеса и с ее помощью смогли обнаружить эти специфические бактериальные изменения, происходящие на отдельных зубах, задолго до того, как кариес стал заметен. Конечным результатом, по сути, является ранний показатель микробного риска для каждого зуба во рту.
Модель отличается высокой точностью. Объединив данные об уникальном микробном профиле зуба с данными о состоянии соседних зубов, платформа достигла 98%-ной точности в выявлении существующего кариеса и 93%-ной точности в прогнозировании кариеса за два месяца до того, как он стал клинически проявляться.
Выступая в университетском пресс-релизе, посвященном этой новаторской разработке, соавтор доктор Ши Хуан, доцент кафедры прикладных наук о полости рта и стоматологической помощи населению на стоматологическом факультете Гонконгского университета, прокомментировал: «Эти результаты в корне меняют наше понимание кариеса». Доктор Хуан объяснил: «Мы перешли от рассмотрения кариеса как неизбежного явления к возможности прогнозировать и предотвращать его на микробиологическом уровне, зуб за зубом».
Клиническое значение этого исследования, несомненно, огромно, и в случае широкого внедрения модель может революционизировать методы лечения кариеса в раннем детском возрасте. Платформа ИИ представляет собой не что иное, как мощную систему заблаговременного предупреждения о развитии кариеса у детей, использующую эти мельчайшие микробные изменения в качестве точных индикаторов будущего кариеса, инфекции, боли и общего состояния здоровья. В случае успеха, платформа сможет значительно улучшить здоровье полости рта и благополучие маленьких детей, что сделает ее особенно ценной.
Исследователи из Гонконгского университета разработали модель машинного обучения, способную точно выявлять кариес у детей раннего возраста до того, как он станет заметен.
В течение 11 месяцев команда исследователей отслеживала изменения в микробиоте зубного налета у 89 детей дошкольного возраста и таким образом составила микробиологическую карту молочных зубов, что стало уникальным вкладом в исследование. Как сообщалось в исследовании, в норме у человека наблюдается стабильное распределение микробов между передними и задними зубами верхней челюсти, причем на каждом участке существуют свои уникальные сообщества. Жизненно важным является то, что это структурированное распределение микробов по полости рта нарушается, как только начинает развиваться кариес. Микробы, связанные с резцовой областью, мигрируют в моляровую область и наоборот.
Исследователи разработали высокоэффективную платформу ИИ для определения пространственных микробных индикаторов кариеса и с ее помощью смогли обнаружить эти специфические бактериальные изменения, происходящие на отдельных зубах, задолго до того, как кариес стал заметен. Конечным результатом, по сути, является ранний показатель микробного риска для каждого зуба во рту.
Модель отличается высокой точностью. Объединив данные об уникальном микробном профиле зуба с данными о состоянии соседних зубов, платформа достигла 98%-ной точности в выявлении существующего кариеса и 93%-ной точности в прогнозировании кариеса за два месяца до того, как он стал клинически проявляться.
Выступая в университетском пресс-релизе, посвященном этой новаторской разработке, соавтор доктор Ши Хуан, доцент кафедры прикладных наук о полости рта и стоматологической помощи населению на стоматологическом факультете Гонконгского университета, прокомментировал: «Эти результаты в корне меняют наше понимание кариеса». Доктор Хуан объяснил: «Мы перешли от рассмотрения кариеса как неизбежного явления к возможности прогнозировать и предотвращать его на микробиологическом уровне, зуб за зубом».
Клиническое значение этого исследования, несомненно, огромно, и в случае широкого внедрения модель может революционизировать методы лечения кариеса в раннем детском возрасте. Платформа ИИ представляет собой не что иное, как мощную систему заблаговременного предупреждения о развитии кариеса у детей, использующую эти мельчайшие микробные изменения в качестве точных индикаторов будущего кариеса, инфекции, боли и общего состояния здоровья. В случае успеха, платформа сможет значительно улучшить здоровье полости рта и благополучие маленьких детей, что сделает ее особенно ценной.
Читайте также:
Статьи от брендов
0 комментариев