DOI: https://doi.org/10.1038/s41415-025-9509-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513775
تاريخ النشر: 2026-01-09
المؤلف: G. D´Albis وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
يتناول القسم الزيادة في شعبية أجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة، وبشكل خاص أنظمة ليبر وديكسكوم، التي تهدف إلى تعزيز مشاركة المرضى في إدارة الجلوكوز. تتصل هذه الأجهزة مباشرة بهواتف المرضى الذكية، مما يوفر تمثيلات رسومية لمستويات الجلوكوز على فترات زمنية مختلفة. من خلال الاستفسار عما إذا كان المرضى يستخدمون هذه الأنظمة للمراقبة، يمكن لمتخصصي الأسنان الحصول على رؤى قيمة حول إدارة الجلوكوز لدى المرضى، مما قد يسهل تقديم رعاية أفضل والتواصل.
نقاش
في قسم النقاش، يبرز جي. دالبيس و س. كابوديفيرو الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز القدرات التشخيصية في مجال طب الأسنان. يؤكدون على الأهمية الحاسمة للكشف المبكر والدقيق عن الآفات المرضية في تجويف الفم، وهو أمر حيوي للتقييم التنبؤي الفعال وتخطيط العلاج. تشمل الآفات الفموية، التي تؤثر على ما يقدر بنحو 15-30% من السكان العالميين، مجموعة متنوعة من الحالات، بما في ذلك الأسنان غير المتواجدة أو المتأثرة والآفات العميقة داخل العظم مثل الكيسات والأورام.
يشير المؤلفون إلى أن العديد من هذه الآفات غالبًا ما تظهر بشكل خفيف أو بدون أعراض، مما يؤدي إلى تأخير التشخيصات وظهور الحالات المتقدمة. يدعون إلى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة خوارزميات التعلم العميق والتعرف على الأنماط المعتمدة على البيانات، كحلول واعدة لتحسين دقة التشخيص وتوقيته في تحديد هذه القضايا الشائعة في صحة الفم.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41415-025-9509-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513775
Publication Date: 2026-01-09
Author(s): G. D´Albis et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The section discusses the rising popularity of continuous glucose monitoring devices, specifically the Libre and Dexcom systems, which are designed to enhance patient engagement in glucose management. These devices connect directly to patients’ smartphones, providing graphical representations of glucose levels over different time intervals. By inquiring whether patients utilize these monitoring systems, dental professionals can gain valuable insights into the patients’ glucose management, potentially facilitating better care and communication.
Discussion
In the discussion section, G. D’Albis and S. Capodiferro highlight the transformative role of artificial intelligence (AI) in enhancing diagnostic capabilities within dentistry. They emphasize the critical importance of early and accurate detection of pathological lesions in the oral cavity, which is vital for effective prognostic evaluation and treatment planning. Oral lesions, affecting an estimated 15-30% of the global population, encompass a variety of conditions, including ectopic or impacted teeth and deeper intraosseous lesions like cysts and tumors.
The authors note that many of these lesions often present subtly or asymptomatically, leading to delayed diagnoses and advanced-stage presentations. They advocate for the integration of AI technologies, particularly deep learning algorithms and data-driven pattern recognition, as promising solutions to improve diagnostic accuracy and timeliness in identifying these prevalent oral health issues.