AI如何协助牙医解决难以发现的牙齿问题

医疗保健正处于数字革命之中。患者已经熟悉电子记录保存以及数字 CT 和 MRI 扫描;有些人使用计算机视觉和人工智能 (AI) 来诊断肺癌和其他癌症。

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AI如何协助牙医解决难以发现的牙齿问题

尽管人工智能已经准备好给我们的生活带来新的、更直接的印象,但在日常牙科中,大多数人可能会第一次体验到计算机惊人的能力——它能够比人类更精确地查看和解释常规牙齿 X 射线报告。

西好莱坞初创公司Pearl为牙科图像提供人工智能以协助诊断。今年3月获得了 FDA 的批准,是首批获得牙科 AI 批准的公司之一。

该批准为其在美国各地的诊所使用铺平了道路。

“这确实是牙科领域的首创,”Pearl 的联合创始人兼首席执行官 Ophir Tanz 说。“但我们在全球 50 个国家也获得了类似的监管批准。”

人工智能在牙科中的重要性

牙科可以很好地利用人工智能的能力。每个去看牙医的人都会不时拍摄 X 光片,因此存在的牙科 X 光片可能比任何其他类型疾病的都要多得多。这些由人类专家注释的放射线图像被用来教人工智能系统健康和不健康的牙齿是什么样子,以及如何识别差异。

Second Opinion 是由 Pearl 创建的 AI 检测平台,Pearl 是一家成立于 2019 年的牙科初创公司,旨在利用机器学习和 AI 来帮助牙医检测健康牙齿中的问题。这家初创公司在 2019 年从 Craft Ventures 和圣莫尼卡的 Crosscut Ventures 筹集了 1100 万美元的 A 轮融资。

为了开发 Second Opinion,Pearl 从牙科诊所和学术机构收集了超过 1 亿张牙科 X 光片。AI 平台指出 X 光片中发现的差异,也可作为患者交流工具,让牙医展示患者牙齿的不同模型并指出问题区域。

“我确实认为这将很快成为 [牙科] 类别的基础,因此实际上将成为其他医学领域的模型——如何大规模地注入和部署人工智能,以可证明的方式真正提升护理标准的最终好处和潜力,”Pearl 创始人兼首席执行官 Ophir Tanz表示。

Pearl 的软件平台以云服务的形式提供,使牙医能够对 X 射线进行实时筛查。然后,牙医可以查看 AI 发现并与患者分享,以促进牙医与患者就诊断和治疗计划进行知情讨论。

在幕后,Pearl 开发的 NVIDIA GPU 驱动的卷积神经网络不仅可以发现蛀牙,还可以发现许多其他牙齿问题,例如牙冠破裂和需要根管的牙根脓肿。

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Pearl 的 AI 提供牙医结果。这家初创公司的 FDA 申请表明,Pearl AI 平均能够发现比普通牙医多 36% 的病理和其他牙科问题。“这很重要,因为在牙科中,错过病理是非常常见和常规的,”Tanz 说。

该公司的产品包括其实践智能,它使牙科诊所能够在患者数据上运行人工智能,以发现错过的诊断和治疗机会。Pearl Protect 可以帮助筛查牙科保险欺诈、浪费和滥用,而 Claims Review 提供自动索赔检查。

人工智能背后的关键

Pearl 的创始人针对牙科诊所常见的一系列疾病,标记了超过一百万张图像,以帮助训练他们专有的 CNN 模型,这些模型在云中的NVIDIA V100 Tensor Core GPU上运行,以识别问题。在此之前,他们在本地 NVIDIA 驱动的工作站上进行了原型设计。

推理是在基于云的 GPU 上完成的,Pearl 的系统与牙医的实时和历史放射学数据同步。“牙科垂直行业仍在向云过渡,现在我们将人工智能引入云端——我们代表了一股技术浪潮,将推动牙科领域走向未来,”Tanz说。

他说,获得 FDA 的批准并不容易。它需要完成一项广泛的临床试验。Pearl提交了四项研究,

每项都涉及数千张 X 光片以及 80 多名专家牙医和放射科医生。

“我们是世界上唯一一家能够在牙科实践中以人工智能驱动的方式诊断病理学和检测疾病的公司,”他说。“我们正在推动更全面的诊断,它是全科医生的诊断辅助工具。”

促进医患关系 

当患者坐在椅子上时,牙医会检查 X 光片,并随时指出任何问题。即使对于经验丰富的牙医来说,理解构成大多数治疗计划基础的灰度图像也可能具有挑战性,对于患者来说,理解 X 射线中将健康牙齿结构与不健康牙齿结构区分开来的模糊等级更加困难。

但借助 AI 辅助图像,牙医能够通过简单易懂的边界框勾勒出关注区域。这确保了他们的治疗计划有一个合理的基础,同时让患者更清楚地了解他们的 X 射线究竟发生了什么。

“您可以进行高度视觉化的讨论,并为患者描绘视觉叙事,以便他们真正开始了解他们嘴里发生的事情,”Tanz博士说。

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