Karies gigi tetap menjadi salah satu masalah kesehatan mulut yang paling umum di dunia, yang memengaruhi individu dari segala usia, terutama anak-anak dan lansia. Meskipun ada kemajuan dalam perawatan gigi, deteksi dini dan intervensi tepat waktu tetap menjadi tantangan, terutama pada populasi yang kurang terlayani di mana akses ke layanan gigi profesional terbatas. Diagnosis yang tertunda dan perencanaan perawatan yang tidak memadai berkontribusi pada perkembangan penyakit, meningkatkan beban pada sistem perawatan kesehatan dan berdampak negatif pada kesejahteraan dan kualitas hidup secara keseluruhan.
Metode deteksi karies konvensional, termasuk pemeriksaan visual-taktil dan pencitraan radiografi, telah menjadi standar emas selama beberapa dekade. Namun, metode ini seringkali subjektif dan mungkin kurang sensitif dalam mendeteksi lesi atau karies stadium awal di area yang sulit divisualisasikan. Teknologi diagnostik canggih yang sedang berkembang, seperti pencitraan berbasis fluoresensi dan tomografi koherensi optik, telah menunjukkan peningkatan sensitivitas dan spesifisitas dalam mendeteksi lesi karies dini. Namun, banyak profesional kedokteran gigi masih mengandalkan metode tradisional, yang menyebabkan diagnosis terlewat dan intervensi tertunda. Terdapat kebutuhan yang semakin meningkat akan kriteria dan protokol diagnostik standar untuk memastikan deteksi lesi karies dini yang konsisten dan akurat di berbagai pengaturan klinis.
Kecerdasan buatan (AI) merevolusi perawatan kesehatan dengan meningkatkan akurasi diagnostik, pengambilan keputusan, dan strategi perawatan yang dipersonalisasi. Dalam kedokteran gigi, alat-alat berbasis AI termasuk algoritma pembelajaran mesin dan analisis citra berbasis pembelajaran mendalam, semakin banyak dieksplorasi untuk deteksi karies gigi. Sementara analisis radiografi yang dibantu AI telah menunjukkan akurasi diagnostik yang baik dan potensi yang kuat untuk penggunaan klinis, pencitraan berbasis smartphone yang dikombinasikan dengan AI memberikan solusi yang hemat biaya, cepat, dan ramah pengguna, dengan potensi untuk membawa kemampuan diagnostik canggih langsung ke tangan dokter gigi di seluruh dunia.
Aplikasi yang dapat diakses melalui ponsel pintar berpotensi meningkatkan akses ke perawatan kesehatan mulut di daerah yang kurang terlayani dan terbatas sumber daya, mendukung diagnosis otomatis dan memajukan aplikasi telekedokteran gigi [26, 27]. Integrasi AI dengan teknologi ponsel pintar memungkinkan deteksi dini dan intervensi pada karies gigi anak usia dini (PAUD), menawarkan manfaat signifikan untuk pencegahan dan kedokteran gigi anak. Penggunaan skala besarnya dapat meningkatkan kesehatan mulut anak dan membantu mengurangi beban karies gigi secara keseluruhan pada sistem perawatan kesehatan [28]. Sistem berbasis ponsel pintar untuk diagnosis karies gigi anak usia dini secara real-time untuk mengisi kesenjangan besar dalam diagnosis dan pencegahan PAUD dalam sistem perawatan kesehatan saat ini [29]. Merangkul kemajuan teknologi ini dalam perawatan kesehatan dapat menghasilkan peningkatan hasil pasien, aplikasi telemedisin, dan dampak positif yang lebih luas pada manajemen kanker mulut secara global, mengantarkan era baru deteksi dan pengobatan dini.
Meskipun potensi pencitraan ponsel pintar yang dibantu AI dalam deteksi karies gigi, terdapat beberapa keterbatasan. Penelitian yang tersedia tentang pencitraan smartphone berbasis AI dalam kedokteran gigi masih terbatas, dengan sebagian besar studi berfokus pada foto oral atau analisis AI radiografi daripada pencitraan intraoral berbasis smartphone secara langsung. Dengan demikian, ada kebutuhan kritis untuk sintesis sistematis dari bukti terkini untuk mengevaluasi akurasi diagnostik, kelayakan, dan penerapan klinis dari teknologi yang sedang berkembang ini. Temuan dari tinjauan sistematis ini memberikan bukti tentang pencitraan smartphone berbantuan AI sebagai alat untuk deteksi karies dan memberikan informasi berharga tentang potensi pencitraan smartphone berbasis AI untuk meningkatkan manajemen karies gigi. Alat smartphone berbasis AI dapat memainkan peran transformatif dalam kedokteran gigi modern, telemedisin, dan strategi kesehatan masyarakat untuk pencegahan penyakit mulut dengan meningkatkan ketepatan diagnostik dan meningkatkan aksesibilitas. Tinjauan ini menyoroti aplikasi kesehatan masyarakat, khususnya untuk populasi terpencil dan kurang terlayani, dan dapat memandu pengembangan model AI dan integrasi klinis.
Tinjauan sistematis ini bertujuan untuk mengevaluasi literatur terkini tentang pencitraan smartphone berbasis AI untuk deteksi dan diagnosis karies gigi. Secara khusus, tinjauan ini: 1) menilai akurasi diagnostik (sensitivitas, spesifisitas, nilai prediktif) dari pencitraan smartphone berbasis AI dibandingkan dengan metode konvensional; 2) mengevaluasi kelayakan dan kegunaan pencitraan smartphone berbasis AI dalam pengaturan klinis dan kesehatan masyarakat; dan 3) mengidentifikasi hambatan dan faktor pendukung untuk mengintegrasikan pencitraan smartphone bertenaga AI ke dalam praktik kedokteran gigi rutin.
Empat belas studi memenuhi kriteria inklusi. Model AI, khususnya varian YOLO, DenseNet201, dan MobileNetV3, menunjukkan akurasi diagnostik yang tinggi, terutama untuk lesi berlubang, dengan beberapa model mengungguli dokter gigi junior. Model YOLO yang ditingkatkan mencapai presisi rata-rata hingga 85,5%. Alat-alat tersebut umumnya mudah digunakan dan cocok untuk skrining di komunitas atau di rumah. Namun, sensitivitas untuk lesi dini atau lesi yang tidak berlubang bervariasi.
Pencitraan smartphone berbasis AI menunjukkan potensi sebagai alat yang mudah diakses dan andal untuk deteksi karies, terutama di lingkungan dengan sumber daya terbatas atau terpencil. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan deteksi lesi dini, memastikan validasi klinis, dan mendukung implementasi yang merata.
Penulis: Joseph Macadaeg Acostaa, Alexander Patera Nugraha, Juan Ramón Vanegas Sáenza.
Link lengkap: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1882761625000225
