Carie e ipomineralizzazione devono essere diagnosticate con tempestività. E l'esperienza clinica a volte non basta. Per fortuna, le nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale (IA) stanno venendo in aiuto. Come mostra lo studio condotto presso la Ludwig-Maximilians University di Monaco, Germania, dove è stato sviluppato un algoritmo in grado di compiere diagnosi precoci. Basato su un particolare modello di "visione", il sistema potrebbe rivoluzionare il modo in cui si identificano e localizzano queste patologie attraverso fotografie dentali. La rivista online open-access npj Digital Medicine ne ha pubblicato i risultati che qui riportiamo in sintesi.
Carie e ipomineralizzazione in formato digitale
Carie e ipomineralizzazione molare-incisiva (MIH) sono l'oggetto di studio preso in esame, attraverso le immagini. I ricercatori hanno infatti utilizzato un set di 18.179 fotografie anonime, consentendo una vasta copertura di casi. Annotatori addestrati e calibrati, attraverso l'uso dello strumento Computer Vision Annotation Tool (CVAT), hanno etichettato ogni immagine pixel per pixel secondo rigorosi standard. I ricercatori, con l'ausilio di dentisti esperti, hanno poi verificato ogni annotazione, così da garantire la massima precisione.
Un algoritmo preciso e accurato
Basato sul trasformatore di visione (SegFormer-B5), l'algoritmo è stato allenato e perfezionato in 250 momenti, sfruttando tecniche di aumento delle immagini. Questo approccio ha portato a risultati eccezionali nelle metriche chiave di valutazione, con un'intersezione sopra l'unione (IoU) del 95.9%, una precisione media (AP) del 97.7%, e un'accuratezza (ACC) del 97.8%.
Un sistema in grado di vedere oltre
Con un focus particolare sulle diverse classi di carie, come quelle non cavitanti (IoU 63.0%, AP 81.3%, ACC 99.0%) e le cavità dentali (IoU 69.2%, AP 83.0%, ACC 99.7%), l'algoritmo "made in Germany" ha dimostrato una straordinaria capacità di discriminazione. Il modello si estende anche alla MIH, evidenziando con precisione opacità demarcate (IoU 67.2%, AP 82.7%, ACC 99.3%) e restauri atipici (IoU 82.9%, AP 90.2%, ACC 99.9%).
Una tecnologia che si prepara a entrare in studio
I risultati, osservano i ricercatori tedeschi, sono promettenti. L'algoritmo ha raggiunto un'eccellente precisione nella rilevazione e nella localizzazione pixel per pixel di carie e MIH. Tuttavia, servono nuovi studi e approfondimenti per migliorare la tecnolgia e renderla fruibile all'operatore. L'integrazione di questo sistema nella pratica odontoiatrica, infatti, secondo gli autori dello studio potrebbe rivoluzionare l'approccio alla carie e all'ipomineralizzazione. Rendendo la diagnosi di queste patologie più rapida e accurata, infatti, anche la gestione di queste malattie dentali migliorerebbe, con grandi benefici per i pazienti.
