Аннотация

Статья представляет практический опыт применения программы «Diana» — системы искусственного интеллекта для объективной оценки гигиены полости рта. Описываются технические возможности программы по анализу состояния гигиены, автоматическому расчету стандартных гигиенических индексов (OHI-S, PHP, API) и формированию персонализированных рекомендаций для пациентов. Приводятся результаты клинического наблюдения (n=120), демонстрирующие значительное повышение мотивации пациентов к соблюдению гигиены при использовании ИИ-визуализации налета по сравнению с традиционными методами обучения.

Обсуждаются практические аспекты внедрения ИИ-технологий в клиническую практику, включая требования к оборудованию, алгоритм работы и экономические преимущества.

Ключевые слова: искусственный интеллект, стоматология, гигиена полости рта, мотивация пациентов, компьютерное зрение, цифровая стоматология, профилактика

Введение

Современная стоматология активно интегрирует цифровые технологии для повышения качества диагностики, лечения и профилактики заболеваний полости рта. Искусственный интеллект уже успешно применяется в различных областях стоматологии: от автоматического выявления кариеса на рентгенограммах до планирования ортодонтического лечения и прогнозирования результатов имплантации [1]. Однако использование искусственного интеллекта для оценки гигиены полости рта и мотивации пациентов к её соблюдению остается относительно новым и перспективным направлением.

По данным эпидемиологических исследований, проведенных в России, распространенность кариеса среди взрослого населения достигает 95-98%, что во многом связано с недостаточным уровнем индивидуальной гигиены полости рта [2]. Согласно международным исследованиям, только 30-40% пациентов правильно чистят зубы, что приводит к высокой распространенности кариеса и болезней пародонта [3].

Традиционные методы оценки гигиены полости рта, такие как определение индексов OHI-S (Simplified Oral Hygiene Index) или PHP (Patient Hygiene Performance), всегда имели существенный недостаток — их результаты во многом зависели от личного опыта и субъективного восприятия врача. Один специалист мог оценить состояние как удовлетворительное, другой на тех же зубах диагностировал неудовлетворительную гигиену. Эта субъективность часто становилась препятствием в общении с пациентами, которые не понимали, почему при «хорошей» гигиене у них продолжал развиваться кариес или гингивит.

Проблема мотивации пациентов к соблюдению рекомендаций по гигиене полости рта является одной из наиболее сложных в современной стоматологии. Традиционные методы обучения, основанные на устных рекомендациях и демонстрации техники чистки зубов, показывают ограниченную долгосрочную эффективность. Исследования показывают, что через 3-6 месяцев после обучения большинство пациентов возвращаются к прежним привычкам [4].

Искусственный интеллект предлагает принципиально новый подход к решению этих проблем, обеспечивая объективную оценку состояния гигиены и создавая мощный инструмент визуальной мотивации пациентов.

Описание технологии

«DIANA» (Dental Index Analysis Application) представляет собой программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, разработанное специально для анализа состояния гигиены полости рта в клинических условиях. Система использует современные алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для автоматического анализа интраоральных фотографий и расчета стандартных гигиенических индексов.

Техническая основа программы включает в себя нейронные сети (CNN), обученные на базе данных 500 000 интраоральных изображений с различными степенями налета и воспаления. Алгоритм способен анализировать более 15 биомаркеров состояния полости рта в режиме реального времени, обрабатывая изображение за 0,3 секунды. Система интегрируется с 93% современного стоматологического оборудования и учитывает более 120 параметров для формирования персонализированных рекомендаций.

Используя технологии компьютерного зрения и машинного обучения, система анализирует состояние зубов с точностью, недоступной человеческому глазу. Алгоритм не просто фиксирует наличие налёта, но и определяет его плотность, локализацию, а главное — прогнозирует риски развития заболеваний

Приём с использованием этой программы начинается стандартно — с окрашивания зубного налёта специальным индикатором.

Рис.1 Пациент 45 лет, диагноз генерализованный пародонтит тяжелой степени тяжести, уровень гигиены на момент обращения.

Однако дальше начинаются отличия. Вместо традиционного осмотра и субъективной оценки врач делает серию интраоральных снимков. Необходимый минимум — 3 фото: передняя и 2 боковых проекции.

Фотографии загружаются в программу и на экране появляется детализированная «карта» полости рта, где разными цветами выделены:

• чистые поверхности (зелёный)
• зоны с умеренным налётом (жёлтый)
• участки с обильными отложениями (красный)

Но главное преимущество — не просто визуализация, а точные количественные данные. Программа рассчитывает процентное соотношение чистых и загрязнённых поверхностей с точностью до десятых долей, автоматически определяет все основные гигиенические индексы и, что особенно ценно, оценивает индивидуальные риски пациента.

Расчёт объективных индексов

•    OHI-S (Simplified Oral Hygiene Index)– оценивает количество налёта и камня.
•    PHP (Patient Hygiene Performance)– определяет эффективность чистки зубов.
•    API (Approximal Plaque Index)– анализирует межзубные отложения.

Рис.2 Оценка гигиены пациента программой «DIANA». Гигиена неудовлитворительная.

На основе накопленных данных программа определяет: 

• Риск развития кариеса (высокий/средний/низкий).
• Вероятность прогрессирования гингивита в пародонтит.

Использует шкалу цветовой маркировки (зелёный – низкий риск, жёлтый – средний, красный – высокий).

Рис.3 Оценка текущего уровня гигиены

Программа рекомендует интервалы между визитами на основе: 

• Текущего индекса гигиены (например, при OHI-S> 3 – визит через 1 месяц).
• Динамики улучшений (если за 2 месяца налёт снизился на 30%, следующий приём – через 4 месяца).
• Сопутствующих заболеваний (для пациентов с пародонтитом – осмотры каждые 3 месяца).

Рис.4 Рекомендуемый график визита пациента, в соответствии с текущим уровнем гигиены

 Динамическое наблюдение:

• Сравнивает данные предыдущих осмотров.

Рис.5 Оценка уровня гигиены с помощью программы «DIANA» через 1 неделю после проведения урока гигиены

Рис.6 График изменения уровня гигиены

• Визуализирует прогресс/регресс в виде графиков.

Рис.7 Динамика изменения уровня гигиены

Дополнительные возможности

• Мобильное приложение для пациента– напоминания о чистке зубов, возможность загружать фото для удалённого контроля.
• Интеграция с EHR (электронной медкартой) – автоматическое обновление истории болезни.
• Генерация отчётов для страховых компаний – объективные данные для подтверждения необходимости процедур

Преимущества для врача:

1. Экономия времени — автоматический расчёт индексов сокращает продолжительность приёма на 15-20 минут. Вместо кропотливых подсчётов врач получает готовые данные, которые можно сразу использовать в работе.
2. Объективность оценки — исключаются расхождения в диагностике между разными специалистами. Все пациенты получают одинаково точную оценку состояния гигиены.
3. Улучшение взаимодействия с пациентами — наглядная визуализация убеждает даже самых скептически настроенных пациентов. Когда человек видит на экране конкретные цифры и цветовые маркеры, он гораздо охотнее следует рекомендациям по улучшению гигиены.

Главное отличие от ручных методов: «DIANA» не усредняет показатели. Если у пациента идеальные фронтальные зубы и катастрофа в молярах – программа это чётко дифференцирует.

Результаты клинического применения

Для оценки эффективности программы «Diana» было проведено сравнительное исследование с участием 120 пациентов в возрасте от 25 до 55 лет, обратившихся за стоматологической помощью в период с января по июнь 2024 года. Пациенты были разделены на две группы: основную группу (n=60), где применялась программа «Diana» для демонстрации результатов анализа гигиены, и контрольную группу (n=60), получавшую стандартные устные рекомендации по гигиене полости рта.

Таблица 1. Сравнительные результаты исследования

Обсуждение

Результаты проведенного исследования демонстрируют высокую эффективность применения искусственного интеллекта для мотивации пациентов к соблюдению гигиены полости рта. Пациенты, которым демонстрировали карты налёта, сгенерированные ИИ-системами типа «DIANA», соблюдали рекомендации по гигиене в 4,7 раза чаще по сравнению с группой, получавшей стандартные устные рекомендации.

В группе с визуализацией ИИ зафиксировано cнижение индекса PHP на 58% против 12% в контрольной группе. Уменьшение зон кровоточивости на 63% (против 18%). Особенно важным представляется тот факт, что визуализация результатов анализа с помощью программы «Diana» не только улучшает краткосрочные показатели гигиены, но и формирует устойчивые долгосрочные привычки. Через 6 месяцев наблюдения 89% пациентов основной группы продолжали использовать рекомендованные средства гигиены, что значительно превышает показатели традиционных методов обучения [5].
83% пациентов отметили, что цифровая визуализация помогла осознать проблемные зоны, сделала рекомендации более объективными, усилила мотивацию к ежедневной гигиене. Значительное улучшение показателей межзубной гигиены (использование ёршиков выросло на 55%) имеет особую клиническую значимость, поскольку именно межзубные промежутки являются наиболее проблемными зонами для большинства пациентов [6].

Заключение

Программа «Diana» представляет собой эффективный инструмент для объективной оценки гигиены полости рта и мотивации пациентов к её улучшению. Программа не заменяет врача – она усиливает его экспертизу, даёт то, чего нам не хватало десятилетиями – неоспоримые доказательства. Когда пациент видит объективные данные, ваши рекомендации превращаются из субъективного мнения в научный факт. Все это может стать важным шагом на пути к снижению распространенности основных стоматологических заболеваний.

Литература

1. Najeeb M, Islam S. Artificial intelligence (AI) in restorative dentistry: current trends and future prospects. BMC Oral Health. 2025;25(1):1-12.
2. Кузьмина Э.М., Кузьмина И.Н., Петрина Е.С. Стоматологическая заболеваемость населения России. М.: МГМСУ; 2021. 236 с.
3. Lang NP, Suvan JE, Tonetti MS. Risk factor assessment tools for the prevention of periodontitis progression. Journal of Clinical Periodontology. 2022;49(S24):90-105.
4. Tay JRH, Ethan NG, Chow DY, Sim CPC. The use of artificial intelligence to aid in oral hygiene education: A scoping review. Journal of Dentistry. 2023;138:104701.
5. Giese-Kraft K, Jung K, Schlueter N, Vach K, Ganss C. Detecting and monitoring dental plaque levels with digital 2D and 3D imaging techniques. PLoS One. 2022;17(2):e0263722.
6. WHO Oral Health Programme. Digital tools in preventive dentistry: Global status report 2024. Geneva: World Health Organization; 2024.