دانلود پروپوزال کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی موفقیت درمان های ایمپلنت دندانی

موفقیت یک ایمپلنت دندانی صرفاً به یک یا دو عامل محدود نمی‌شود، بلکه نتیجه برهم‌کنش پیچیده‌ای از ده‌ها متغیر مختلف است. این متغیرها طیف وسیعی از اطلاعات را در بر می‌گیرند که شامل ویژگی‌های بیمار مانند سن، جنسیت، تاریخچه پزشکی، بیماری‌های سیستمیک (مانند دیابت یا پوکی استخوان)، و عادات فردی (مانند مصرف دخانیات) می‌شود. علاوه بر این، فاکتورهای مربوط به ساختار فک و دهان بیمار، از جمله کیفیت و کمیت استخوان در محل کاشت، تراکم استخوان فک، و سلامت بافت لثه نیز نقشی حیاتی ایفا می‌کنند. همچنین، ویژگی‌های خود ایمپلنت مانند جنس، شکل، اندازه و نوع سطح آن، در کنار تکنیک جراحی مورد استفاده توسط دندانپزشک، همگی در نتیجه نهایی تأثیرگذار هستند. تحلیل همزمان این حجم از داده‌های پیچیده و شناسایی الگوهای پنهان میان آن‌ها برای ذهن انسان بسیار دشوار و گاهی غیرممکن است، و اینجاست که قابلیت‌های هوش مصنوعی معنا پیدا می‌کند.

هوش مصنوعی، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر است با تحلیل داده‌های حاصل از هزاران پرونده درمانی موفق و ناموفق پیشین، الگوها و روابطی را کشف کند که از دید دندانپزشکان پنهان می‌ماند. این سیستم‌ها با دریافت اطلاعات یک بیمار جدید، از جمله تصاویر رادیوگرافی (مانند CBCT)، نتایج آزمایش‌ها و اطلاعات کلینیکی، می‌توانند این داده‌ها را با دانش انباشته‌شده خود مقایسه کرده و احتمال موفقیت درمان را با دقت بالایی به صورت یک درصد یا یک شاخص ریسک، پیش‌بینی کنند. این رویکرد، دندانپزشکی را از یک حوزه مبتنی بر تجربه به سمت یک حوزه مبتنی بر داده (Data-Driven) سوق می‌دهد. در نتیجه، دندانپزشک می‌تواند با دیدی بازتر و با اتکا به یک تحلیل هوشمند، بهترین طرح درمانی را برای هر بیمار به صورت کاملاً شخصی‌سازی شده انتخاب کند، انتظارات بیمار را به شکلی واقع‌بینانه مدیریت نماید و با شناسایی زودهنگام ریسک‌ها، اقدامات پیشگیرانه لازم را برای به حداقل رساندن احتمال شکست ایمپلنت به کار گیرد.