DIAGNOSI PARODONTALE E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Secondo gli autori di uno studio pubblicato sull’International Dental Journal , l’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare, della fotografia intraorale, potrebbe essere molto utile per rilevare la malattia parodontale. Il team di questa ricerca, condotta sotto la supervisione dell’Università di Hong Kong, ha analizzato quasi trenta studi clinici tramite fotografie scattate con reflex professionali, telecamere intraorali, smartphone e altri supporti “home-use”.
Modalità di ricerca
Gli studi si sono basati su tre differenti categorie:
- classificazione dell’immagine;
- detection con riquadri di interesse;
- segmentazione pixel-wise delle aree gengivali.
I risultati della ricerca sono stati valutati da più esperti, la maggior parte sono scatti frontali solo alcuni hanno sfruttato inquadrature multiple intraorali, con risultati piuttosto discordanti.


Quanto è accurata la ricerca?
Le metriche risultate dalle diverse categorie sono eterogenee con differenti livelli di accuratezza che nonostante siano elevati -in alcuni casi- non garantiscono utilità clinica. Inoltre, l’analisi delle foto e la conseguente diagnosi non riportavano dati clinici condivisibili da tutti gli esperti coinvolti.
Durante la ricerca ci si è soffermati su tre punti deboli:
- qualità e standardizzazione delle immagini:
- riferimenti diagnostici;
- reporting incompleto delle metriche e scarsa trasparenza su annotatori, calibrazione e accordo inter-valutatore.
L’intelligenza artificiale, dunque, può essere un aiuto per il triage e tele-odontoiatria ma non può sostituire l’esame clinico e nemmeno quello radiografico.
Migliorie da apportare alla ricerca
Perchè questi strumenti diventino dei veri alleati per la diagnosi della malattia parodontale è necessario:
- migliorare la qualità fotografica con protocolli e inquadrature standardizzate;
- preferire modelli validati esternamente su dataset indipendenti e multietnici;
- adottare linee guida di reporting;
- proporre l’uso di interfacce fruibili dai pazienti.
Per il momento l’intelligenza artificiale può supportare lo screening remoto e motivare il rinvio a visita ma la diagnosi e il trattamento da seguire deve essere programmato da uno specialista dopo un esame tradizionale.
