DOI: https://doi.org/10.3389/fdmed.2025.1685359
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41705231
تاريخ النشر: 2026-02-02
المؤلف: Prathibha Prasad
الموضوع الرئيسي: الأشعة السينية السنية والتصوير
نظرة عامة
تسلط المراجعة الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في طب الأسنان للأطفال، مع التأكيد على إمكانيته في تعزيز دقة التشخيص، والكفاءة، والكشف المبكر عن الحالات السنية لدى الأطفال. تناقش المراجعة منهجيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي، والتعلم العميق، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وفعاليتها مقارنة بالأساليب التشخيصية التقليدية. كما يتم استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي مع أدوات التشخيص مثل التصوير الشعاعي وأجهزة المسح داخل الفم، مما يكشف عن مزايا كبيرة مثل السرعة والموضوعية، مع الاعتراف بالتحديات المتعلقة بخصوصية البيانات، والتوحيد القياسي، والمخاوف الأخلاقية.
في الختام، يتم التأكيد على إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأسنان للأطفال، لا سيما في تحديد آفات التسوس المبكرة وتحليل أنماط النمو. ومع ذلك، تواجه عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية عقبات مثل تحيز البيانات، والوصول المحدود إلى مجموعات بيانات تدريب متنوعة، والحاجة إلى وضوح تنظيمي، خاصة في المناطق التي تعاني من تفاوت في رعاية الأسنان مثل الهند. يكمن مستقبل الذكاء الاصطناعي في هذا المجال في دمجه مع التقنيات الناشئة مثل إنترنت الأشياء (IoT) والواقع المعزز/الافتراضي (AR/VR)، مما قد يسهل الرعاية الشخصية والوقائية. التعاون الفعال بين المتخصصين في طب الأسنان، والباحثين، وصانعي السياسات، ومطوري التكنولوجيا أمر ضروري للتنفيذ المسؤول والتقييم المستمر للذكاء الاصطناعي، لضمان أن يكون أداة قيمة في تحسين صحة الفم لدى الأطفال.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في المجالات الطبية وطب الأسنان، موصوفةً إياه بأنه “الثورة الصناعية الرابعة.” لقد أدت قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليد التفكير والحكم البشري إلى تطبيقه على نطاق واسع في التجارب السريرية، مما يعزز جميع مراحل التشخيص والعلاج والتنبؤ. داخل الذكاء الاصطناعي، يتم تسليط الضوء على التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) كمنهجيات حاسمة. يركز التعلم الآلي على تطوير نماذج إحصائية تسهل تفسير البيانات واتخاذ القرارات بناءً على مجموعات بيانات كبيرة، بينما يستلهم التعلم العميق، المستوحى من العمليات المعرفية البشرية، من الشبكات العصبية الاصطناعية لتحقيق دقة عالية من خلال خوارزميات معقدة وبيانات واسعة.
تتناول الورقة بشكل خاص تطبيق الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان للأطفال، بهدف تحسين الكشف وإدارة الأمراض السنية لدى الأطفال. تستخدم إطار عمل PICO لتنظيم تحقيقها: تتكون العينة من المرضى الأطفال الذين يُشتبه في وجود حالات سنية، وتتضمن التدخلات أدوات تشخيصية قائمة على الذكاء الاصطناعي، والمقارنة هي الأساليب التشخيصية التقليدية، والنتيجة هي دقة هذه التشخيصات. تستبعد الدراسة الأبحاث التي تركز على تخطيط العلاج أو النمذجة التنبؤية وتقتصر مراجعتها على المقالات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران المنشورة باللغة الإنجليزية، مع استبعاد الملخصات، ومراجعات الأدبيات، وغيرها من المصادر غير النصية الكاملة. يتم تفصيل معايير الإدراج والاستبعاد في الجداول المرفقة.
نقاش
تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على التقدمات الكبيرة والتطبيقات للذكاء الاصطناعي (AI) في طب الأسنان للأطفال، لا سيما في تشخيص الأمراض السنية. تشير مراجعة الدراسات المختلفة إلى أن تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والنماذج الهجينة، قد أظهرت دقة تشخيصية عالية في الكشف عن تسوس الأسنان، وأمراض اللثة، ومشاكل تقويم الأسنان. على سبيل المثال، حققت دراسة أجراها الكرايف وآخرون دقة تشخيصية بلغت 99.22% في الكشف عن التسوس لدى الأطفال، بينما أفاد يو وآخرون بأن نموذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن اللويحات السنية أدى أداءً مماثلاً لأطباء الأسنان المدربين. تؤكد هذه النتائج على إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الكشف المبكر والتدخل في رعاية الأسنان للأطفال، وهو أمر حاسم للحفاظ على صحة الأسنان لدى الأطفال.
ومع ذلك، تواجه عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية عدة تحديات، بما في ذلك الحواجز التقنية، وقيود التكلفة، ونقص البنية التحتية الرقمية في العديد من عيادات الأسنان. بالإضافة إلى ذلك، هناك فجوة ملحوظة في الثقافة الرقمية بين المتخصصين في طب الأسنان فيما يتعلق بتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما قد يعيق التبني الفعال. كما يؤكد النقاش على الحاجة إلى أطر تنظيمية لضمان الدمج الآمن والأخلاقي للذكاء الاصطناعي في طب الأسنان للأطفال. تشير الاتجاهات المستقبلية إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي مع التقنيات الناشئة، مثل إنترنت الأشياء (IoT) والواقع المعزز/الافتراضي (AR/VR)، قد يؤدي إلى رعاية شخصية ومركزة على المريض، مما يحسن في النهاية النتائج السريرية وتجارب المرضى في طب الأسنان للأطفال.
القيود
يقدم دمج الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان للأطفال عدة قيود واعتبارات أخلاقية تستدعي الفحص الدقيق. تشمل القضايا الأخلاقية الرئيسية خصوصية المرضى، وأمان البيانات، وضرورة الحصول على موافقة مستنيرة، خاصة عندما يتعلق الأمر بالقصر، حيث تتطلب القرارات غالبًا موافقة الوالدين أو الأوصياء. تبرز إمكانية أن تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي غير الموثقة بشكل كافٍ إلى أخطاء تشخيصية أو توصيات علاجية غير مناسبة أهمية الرقابة الصارمة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكافح تقنيات الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات العاطفية والتنموية للمرضى الصغار، والتي تعتبر حاسمة في الرعاية الصحية للأطفال التي تعتمد على التعاطف، والتواصل غير اللفظي، وبناء الثقة. قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي إلى تقويض العلاقات التقليدية بين المرضى ومقدمي الرعاية ويعيق تطوير الأطفال لمهارات التكيف والتواصل أثناء الإجراءات السنية.
علاوة على ذلك، تكمن تحديات كبيرة في التحيز الموجود في مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تفتقر العديد من هذه المجموعات إلى التنوع، وغالبًا ما تعكس مناطق جغرافية معينة، أو أعراق، أو أنظمة رعاية صحية، مما يمكن أن يؤدي إلى ضعف التعميم في البيئات السريرية الواقعية التي تشمل مجموعة أكثر تنوعًا من المرضى. تتفاقم هذه القيود بسبب التباينات في جودة الصور، وبروتوكولات التصوير، والعتبات التشخيصية عبر المؤسسات، مما يؤثر بشكل أكبر على قابلية تطبيق النتائج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. بينما يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي التشخيص واتخاذ القرارات السريرية، يجب أن يكمل ذلك بدلاً من استبدال التفاعل البشري، مما يضمن أن يظل المتخصصون في طب الأسنان ومقدمو الرعاية جزءًا لا يتجزأ من تقديم رعاية أخلاقية وعالية الجودة ومركزة على المريض.
DOI: https://doi.org/10.3389/fdmed.2025.1685359
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41705231
Publication Date: 2026-02-02
Author(s): Prathibha Prasad
Primary Topic: Dental Radiography and Imaging
Overview
The review highlights the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) in pediatric dentistry, emphasizing its potential to enhance diagnostic accuracy, efficiency, and early detection of dental conditions in children. It discusses various AI methodologies, including machine learning, deep learning, and convolutional neural networks (CNNs), and their effectiveness compared to traditional diagnostic approaches. The integration of AI with diagnostic tools such as radiographic imaging and intraoral scanners is also explored, revealing significant advantages like speed and objectivity, while acknowledging challenges related to data privacy, standardization, and ethical concerns.
In conclusion, the potential of AI in pediatric dental diagnosis is underscored, particularly in identifying early caries lesions and analyzing growth patterns. However, the successful implementation of AI in clinical practice faces hurdles such as data bias, limited access to diverse training datasets, and the need for regulatory clarity, especially in regions with disparities in dental care like India. The future of AI in this field lies in its integration with emerging technologies like the Internet of Things (IoT) and augmented/virtual reality (AR/VR), which could facilitate personalized and preventive care. Effective collaboration among dental professionals, researchers, policymakers, and technology developers is essential for the responsible implementation and continuous evaluation of AI, ensuring it serves as a valuable asset in improving children’s oral health.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the transformative role of artificial intelligence (AI) in the medical and dental fields, characterizing it as the “fourth industrial revolution.” AI’s ability to replicate human-like reasoning and judgment has led to its widespread application in clinical trials, enhancing all stages of diagnosis, treatment, and prognosis. Within AI, machine learning (ML) and deep learning (DL) are highlighted as crucial methodologies. ML focuses on developing statistical models that facilitate data interpretation and decision-making based on large datasets, while DL, inspired by human cognitive processes, utilizes artificial neural networks to achieve high accuracy through complex algorithms and extensive data.
The paper specifically addresses the application of AI in pediatric dentistry, aiming to improve the detection and management of dental diseases in children. It employs the PICO framework to structure its investigation: the population consists of pediatric patients with suspected dental conditions, the intervention involves AI-based diagnostic tools, the comparator is traditional diagnostic methods, and the outcome is the accuracy of these diagnostics. The study excludes research focused on treatment planning or predictive modeling and restricts its review to peer-reviewed articles published in English, omitting abstracts, literature reviews, and other non-full-text sources. Inclusion and exclusion criteria are detailed in accompanying tables.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant advancements and applications of artificial intelligence (AI) in pediatric dentistry, particularly in diagnosing dental diseases. The review of various studies indicates that AI technologies, such as convolutional neural networks (CNNs) and hybrid models, have demonstrated high diagnostic accuracy in detecting dental caries, gingival diseases, and orthodontic issues. For instance, a study by Al Kheraif et al. achieved a diagnostic accuracy of 99.22% for caries detection in children, while You et al. reported that an AI model for dental plaque detection performed comparably to trained dentists. These findings underscore the potential of AI to enhance early detection and intervention in pediatric dental care, which is crucial for preserving dental health in children.
However, the implementation of AI in clinical practice faces several challenges, including technical barriers, cost constraints, and a lack of digital infrastructure in many dental clinics. Additionally, there is a notable gap in digital literacy among dental professionals regarding AI technologies, which may hinder effective adoption. The discussion also emphasizes the need for regulatory frameworks to ensure the safe and ethical integration of AI in pediatric dentistry. Future directions suggest that combining AI with emerging technologies, such as the Internet of Things (IoT) and augmented/virtual reality (AR/VR), could lead to personalized and patient-centered care, ultimately improving clinical outcomes and patient experiences in pediatric dentistry.
Limitations
The integration of AI in pediatric dentistry presents several limitations and ethical considerations that warrant careful examination. Key ethical issues include patient privacy, data security, and the necessity of obtaining informed consent, particularly when minors are involved, as decisions often require parental or guardian approval. The potential for inadequately validated AI systems to cause diagnostic errors or inappropriate treatment recommendations highlights the importance of stringent oversight. Additionally, AI technologies may struggle to address the emotional and developmental needs of young patients, which are critical in pediatric care that relies on empathy, nonverbal communication, and trust-building. Over-reliance on AI could undermine traditional patient-provider relationships and hinder children’s development of coping and communication skills during dental procedures.
Moreover, a significant challenge lies in the bias present in the datasets used to train AI models. Many of these datasets lack diversity, often reflecting specific geographical areas, ethnicities, or healthcare systems, which can lead to poor generalization in real-world clinical settings that encompass a more varied patient population. This limitation is compounded by variations in image quality, imaging protocols, and diagnostic thresholds across institutions, further affecting the applicability of AI-generated results. While AI can enhance diagnostics and clinical decision-making, it should complement rather than replace human interaction, ensuring that dental professionals and caregivers remain integral to delivering ethical, high-quality, and patient-centered care.