Algoritmii AI în interpretarea radiologică a gradului de resorbție osoasă la pacienții parodontali adulți tineri

Abstract

Introducere. Resorbția osoasă apreciată radiologic reprezintă unul din criteriile primare în diagnosticarea parodontitei. Astfel, ortopantomografia, oferind o imagine de ansamblu a arcadelor dentare la un cost redus și la o doză mică de radiație, rămâne o metodă de screening pe larg acceptată în protocoalele de examinare. În ultimii ani, progresele din domeniul inteligenței artificiale (AI) au dus la dezvoltarea unor algoritmi care permit aprecierea automatizată a gradului de resorbție osoasă, în special în imagistica bidimensională. Scopul lucrării. Analiza comparativă a performanței diagnostice dintre interpretarea manuală și a algoritmilor AI a nivelului de resorbție osoasă pe ortopantomografiile pacienților parodontali adulți tineri. Material și metode. Au fost analizate ortopantomografiile a 20 de pacienți parodontali fără edentații (Clinica Fala Dental) cu diferite grade de severitate a bolii parodontale. Rezultatele evaluării automatizate prin algoritmul AI We- Diagnostix (WeDiagnostix, Franța), au fost comparate cu evaluarea făcută de clinician în baza distanței de la joncțiunea smalț-cement până la baza defectului osos. Gradul de acord dintre examinatorul uman și AI a fost calculat prin coeficientul kappa al lui Cohen. Rezultate. A fost atestat un grad semnificativ de concordanță între măsurătorile examinatorului uman și ale algoritmului WeDiagnostix (k=0.79, p<0.01), având valori mai ridicate la mandibulă (k=0.82, p<0.01) decât la maxilă (k=0.76, p<0.01). Aceasta confirmă rezultatele altor studii privind dificultatea interpretării imaginilor radiografice la arcada superioară din cauza suprapunerii unor formațiuni anatomice. Concluzii. Performanța algoritmului AI WeDiagnostix în relevarea nivelului de resorbție osoasă se apropie semnificativ de rezultatele obținute de clinician, în special la nivelul mandibulei. La etapa actuală, acest algoritm ar putea servi ca instrument adițional în screening-ul primar în parodontologie.

Background. Radiologically assessed bone resorption is one of the primary criteria in diagnosing periodontitis. As a result, orthopantomography, which provides an overview of the dental arches at a low cost and with minimal radiation dose, remains a widely accepted screening method in examination protocols. In recent years, advancements in artificial intelligence (AI) have led to the development of algorithms capable of automatically assessing the degree of bone resorption, especially for bidimensional radiographic images. Objective of the study. A comparative analysis of the diagnostic performance between manual interpretation and AI algorithms in assessing bone resorption levels on orthopantomographs of young adult periodontal patients. Material and Methods. The orthopantomographs of 20 periodontal patients without edentulism (Fala Dental Clinic) with varying degrees of periodontal disease severity were analyzed. The results of the automated evaluation using the AI algorithm WeDiagnostix (WeDiagnostix, France) were compared with the clinician’s assessment based on the measurement of the distance from the cementoenamel junction to the base of the bone defect. The level of agreement between the human examiner and the AI algorithm was determined using Cohen’s kappa coefficient. Results. A significant level of agreement was observed between the measurements of the human examiner and those of the WeDiagnostix algorithm (k = 0.79, p < 0.01), with higher values in the mandible (k = 0.82, p < 0.01) compared to the maxilla (k = 0.76, p < 0.01). This finding supports the results of previous studies highlighting the challenges in interpreting radiographic images of the upper arch due to the superimposition of anatomical structures. Conclusions. The performance of the WeDiagnostix AI algorithm in detecting bone resorption levels closely aligns with the results obtained by the clinician, particularly at the mandibular level. At the current stage, this algorithm could serve as an additional tool for primary screening in periodontology.