تحقيقا للهدف الثالث من اهداف التنمية المستدامة اقام قسم تقنيات صناعة الاسنان مقالة للسيدة ( د. حنين عامر نعمة ) وبعنوان (الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان:)<br />الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الآلات على أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري. الذكاء الاصطناعي ليس مصطلحًا جديدًا، إذ يمكن أن يعود تاريخ مفهوم الذكاء الاصطناعي إلى عام 1950. ومع ذلك، فإنه لم يصبح أداة عملية إلا قبل عقدين من الزمن. نظرًا للتطور السريع لثلاثة أركان أساسية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية - البيانات الضخمة (التي تأتي من خلال الأجهزة الرقمية)، والقوة الحسابية، وخوارزمية الذكاء الاصطناعي - في العقدين الماضيين، بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في توفير الراحة لحياة الناس. في طب الأسنان، تم اعتماد الذكاء الاصطناعي في جميع تخصصات طب الأسنان، مثل طب الأسنان الجراحي، وأمراض اللثة، وتقويم الأسنان، وجراحة الفم والوجه والفكين، والتركيبات السنية. غالبية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان مخصصة للتشخيص بناءً على الصور الشعاعية أو البصرية، في حين أن المهام الأخرى ليست قابلة للتطبيق مثل المهام القائمة على الصور، ويرجع ذلك أساسًا إلى القيود المفروضة على توفر البيانات، وتوحيد البيانات، والقدرة الحسابية للتعامل مع البيانات ثلاثية الأبعاد. يعتبر طب الأسنان المبني على الأدلة (EBD) هو المعيار الذهبي لاتخاذ القرار من قبل متخصصي طب الأسنان، بينما تتعلم نماذج التعلم الآلي (ML) من الخبرة البشرية. يمكن اعتبار التعلم الآلي أداة قيمة أخرى لمساعدة أخصائيي طب الأسنان في مراحل متعددة من الحالات السريرية. تصف هذه المراجعة تاريخ الذكاء الاصطناعي وتصنيفه، وتلخص تطبيقات الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان، وتناقش العلاقة بين EBD وML، وتهدف إلى مساعدة أخصائيي طب الأسنان على فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل كأداة لدعم عملهم الروتيني بكفاءة محسنة.<br /><br />الذكاء الاصطناعي ليس مصطلحا جديدا. كتب آلان تورينج في ورقته البحثية "آلات الحوسبة والذكاء" (9) في عدد عام 1950 من مجلة العقل:<br /><br />"أعتقد أنه في نهاية القرن العشرين، سيكون استخدام الكلمات والرأي العام المتعلم قد تغير كثيرًا لدرجة أن المرء سيكون قادرًا على التحدث عن الآلات التي تفكر دون أن يتوقع أن يتناقض معها."<br />في ذلك الوقت، لم يكن هناك مصطلح لتفسير الذكاء الاصطناعي؛ وصف تورينج الذكاء الاصطناعي بأنه "تفكير الآلات". لقد قام بالتحقيق رياضيًا في جدوى الذكاء الاصطناعي واستكشف كيفية بناء آلات ذكية وتقييم ذكاء الآلة. واقترح أن يحل البشر المشكلات ويتخذون القرارات باستخدام المعلومات المتاحة والاستدلال، ويمكن للآلات أيضًا أن تفعل الشيء نفسه.<br /><br />كما هو الحال في الصناعات الأخرى، بدأ الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان في الازدهار في السنوات الأخيرة. من منظور طب الأسنان، يمكن تصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى التشخيص واتخاذ القرار وتخطيط العلاج والتنبؤ بنتائج العلاج. من بين جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان، فإن التشخيص الأكثر شيوعًا هو التشخيص. يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تشخيصات أكثر دقة وكفاءة، وبالتالي تقليل عبء العمل على أطباء الأسنان. فمن ناحية، يعتمد أطباء الأسنان بشكل متزايد على برامج الكمبيوتر لاتخاذ القرارات (36، 37). ومن ناحية أخرى، أصبحت برامج الكمبيوتر المستخدمة في طب الأسنان أكثر ذكاءً ودقة وموثوقية. انتشرت الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي في جميع مجالات طب الأسنان.<br /><br />على الرغم من نشر عدد كبير من المقالات الصحفية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في طب الأسنان، إلا أنه لا يزال من الصعب المقارنة بين المقالات من حيث تصميم الدراسة، وتخصيص البيانات (أي مجموعات التدريب والاختبار والتحقق من الصحة)، وأداء النموذج (أي الدقة، الحساسية، النوعية، F1، AUC {المنطقة تحت منحنى [خاصية تشغيل جهاز الاستقبال (ROC)]]، استدعاء). فشلت معظم المقالات في الإبلاغ عن المعلومات المذكورة أعلاه بالكامل. وبالتالي، تمت الدعوة إلى القائمة المرجعية MI-CLAIM (الحد الأدنى من المعلومات حول نمذجة الذكاء الاصطناعي السريري) لتحقيق مستويات مماثلة من الشفافية والفائدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الطب.<br />الذكاء الاصطناعي في التعويضات السنية<br />في التعويضات السنية، تتضمن عملية العلاج النموذجية لإعداد تاج الأسنان إعداد الأسنان، وأخذ الطبعة، وتقطيع القوالب، وتصميم الترميم، والتصنيع، والتجربة، والتثبيت. يكمن تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعويضات السنية بشكل أساسي في تصميم الترميم (الجدول 6). لقد قام CAD/CAM برقمنة أعمال التصميم في المنتجات التجارية، بما في ذلك CEREC، وSirona، و3Shape، وما إلى ذلك. على الرغم من أن هذا أدى إلى زيادة كبيرة في عدد<br />CEREC، Sirona، 3Shape، وما إلى ذلك. على الرغم من أن هذا قد أدى إلى زيادة كبيرة في كفاءة عملية التصميم من خلال استخدام مكتبة الأسنان لتصميم التاج، إلا أنه لا يزال غير قادر على تحقيق تصميم مخصص للمرضى الأفراد. مع تطور الذكاء الاصطناعي، هوانج وآخرون. وتيان وآخرون. اقترحت أساليب جديدة تعتمد على نماذج 2D-GAN لإنشاء تاج من خلال التعلم من تصميمات الفنيين. كانت بيانات التدريب عبارة عن خرائط عمق ثنائية الأبعاد تم تحويلها من نماذج أسنان ثلاثية الأبعاد. أبلغ دينغ عن وجود شبكة 3D-DCGAN في إنشاء التاج، والتي استخدمت البيانات ثلاثية الأبعاد مباشرة في عملية إنشاء التاج، وكان شكل التيجان المولدة مشابهًا مقارنة بالأسنان الطبيعية. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي مع الطباعة CAD/CAM أو الطباعة ثلاثية الأبعاد/رباعية الأبعاد إلى تحقيق سير عمل مرغوب فيه بكفاءة عالية. كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي في مطابقة الظل والتنبؤ باستعادة CAD/CAM.