AI in Dentistry: AI สำหรับงานทันตกรรม เพิ่มคุณภาพบริการ

• Facebook
• X
• Line

ปัจจุบัน Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) หรือที่พวกเราชอบเรียกกันว่า AI  ได้เข้ามามีบทบาทในหลากหลายวงการ ตัวอย่างเช่น การใช้ Computer Vision AI: ช่วยจัดการผู้ใช้รถไฟ เพิ่มยอดขายร้านค้าในสถานี ซึ่งเมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมานิกได้มีโอกาสพูดคุยกับทันตแพทย์ที่มาทำ CSR ร่วมกันในงาน Rotary One Day จ.พระนครศรีอยุทธยา ทำให้ทราบว่างานทันตกรรมก็เริ่มมีสิ่งที่เรียกว่า AI in Dentistry หรือปัญญาประดิษฐ์สำหรับงานทันตกรรม ซึ่งเป็นสิ่งที่กำลังเข้ามามีบทบาทและสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวงการนี้

ทั้งจากการเป็นผู้ช่วยเสมือน (Virtual Dental Assistants) ไปจนถึงการวินิจฉัยและวางแผนการรักษาที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งคุณหมอบอกว่า,,

“AI กำลังยกระดับคุณภาพการรักษาและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของทันตแพทย์”

ซึ่งในบทความนี้นิกจะพาไปดูตัวอย่างการใช้งาน AI ในแง่มุมต่างๆ ของทันตกรรม และพาไปสำรวจว่า AI จะช่วยให้วงการนี้ก้าวไปข้างหน้าได้อย่างไร 😊🙂 แถมท้ายบทความนี้! สำหรับทันตแพทย์หรือผู้สนใจที่อยากลองสัมผัสพลังของ AI ด้วยตัวเอง เราจะมาดูตัวอย่างการนำ AI ไปใช้ในการวินิจฉัยภาพรังสีฟันแบบง่ายๆ ไปพร้อมๆ กันค่ะ ^^

หลักการของ AI ในการวิเคราะห์(วินิจฉัย)โรคในช่องปาก

AI มีหลายเทคนิคที่นำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ค่ะ แต่เทคนิคที่มักจะอยู่ใน Papers ของงานทันตกรรมคือ Artificial Neural Networks (ANN) หรือ โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่ง ANN ถูกออกแบบมาให้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ค่ะ เพื่อจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและเรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้น ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาที่ยากๆ หรือวิเคราะห์ภาพต่างๆ ที่มีความซับซ้อน เช่น ฟิลม์ X-ray ได้เป็นอย่างดี

นอกจากนี้ ANN สำหรับงาน AI in Dentistry ยังถือเป็นหนึ่งในผู้ช่วยในการระบุความเสี่ยงของผู้ป่วยในการเกิดมะเร็งช่องปากหรือรอยโรคก่อนเป็นมะเร็งได้ด้วย เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ปัจจัยทางพันธุกรรมของประชากรกลุ่มใหญ่ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยให้สามารถวางแผนการป้องกันล่วงหน้าได้ในลักษณะ Macro-scale ได้

🙋‍♀️ การใช้งาน AI เพื่อสนับสนุนการทำงานของทันตแพทย์

ซึ่งหลังจากที่ AI ได้รับการฝึกฝน (Train) มาเป็นอย่างดีด้วยโมเดลต่างๆ ก็ถึงเวลาที่เราจะนำมาใช้งานจริงค่ะ^^ โดย AI จะถูกนำมาใช้ในงานต่างๆ ดังนี้:

🦷 Virtual Dental Assistants: ผู้ช่วยทันตแพทย์เสมือนจริง

AI in Dentistry สามารถช่วยงานที่ต้องทำซ้ำๆ ในคลินิกทันตกรรมสามารถทำได้ง่ายขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นด้วยความช่วยเหลือจากผู้ช่วยทันตแพทย์เสมือนจริง (Virtual Dental Companions) ซึ่งสามารถช่วยในงานต่างๆ ได้แก่ การนัดหมายผู้ป่วย, ช่วยวินิจฉัยและวางแผนการรักษา, แจ้งเตือนการนัดหมายให้ผู้ป่วย, จัดการใบเรียกเก็บเงินและเอกสารประกัน และบันทึกข้อมูลที่จำเป็น เป็นต้น

ซึ่ง AI สามารถช่วยทันตแพทย์วินิจฉัย และจำแนกรอยโรคในช่องปากได้ตั้งแต่ระยะเริ่มแรกไปจนถึงระยะก่อนเป็นมะเร็งหรือมะเร็ง ทำให้การรักษาเป็นไปอย่างทันท่วงที นอกจากนี้ AI ยังสามารถใช้ในการพยากรณ์ความเสี่ยงทางพันธุกรรมของการเกิดมะเร็งช่องปากในประชากรกลุ่มใหญ่ได้อย่างแม่นยำ

ยกตัวอย่างเช่นแอปพลิเคชันอย่าง Mobile Mouth Screening Anywhere (MeMoSA) งานวิจัยจากประเทศมาเลเซียที่ช่วยให้ทันตแพทย์สามารถถ่ายภาพช่องปากเพื่อส่งให้ผู้เชี่ยวชาญตีความจากระยะไกลได้

📸 การวินิจฉัยทางรังสีวิทยา

นิกขอยกตัวอย่าง AI in Dentistry ซอฟต์แวร์อย่าง Denti.AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์ภาพรังสี โดยสามารถแยกแยะโครงสร้างทางกายวิภาคที่สำคัญ (เช่น กระดูกขากรรไกรและฟัน) และวินิจฉัยรอยโรคต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ (เช่น ฟันปกติ, การอุด, การครอบ, การรักษารากฟัน, รากเทียม, และรอยโรคบริเวณปลายราก) พร้อมทั้งให้ช่วงการวินิจฉัยที่เป็นไปได้

ซึ่งอ่านมาถึงตรงนี้ หลายท่านคงเกิดคำถามว่า ถ้า AI แค่วินิจฉัยได้ แต่จะช่วยให้การทำงานง่ายขึ้นจริงหรือ เพื่อตอบคำถามนี้ นิกขอพาไปดูตัวอย่างการใช้งานฟังก์ชันอื่นๆ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของทันตแพทย์ (และช่วยเพิ่มความพึงพอใจให้กับผู้ป่วย) กันค่ะ ซึ่งสิ่งที่ AI Application จะแนะนำคือ แนวทางการวินิจฉัยที่แม่นยำขึ้น การวางแผนการรักษาที่เฉพาะบุคคล และการติดตามผลการรักษาได้อย่างต่อเนื่อง (แต่มีค่าใช้จ่ายนะคะ)

🤖 AI in Dentistry: AI สำหรับงานทันตกรรม เพิ่มคุณภาพการรักษา

เพื่อให้เห็นภาพการใช้งาน AI ในทันตกรรมชัดเจนขึ้น เราจะมาพิจารณาขั้นตอนการใช้ ANN ในการตรวจจับและระบุรอยโรคต่างๆ ซึ่งช่วยให้การวินิจฉัยมีความแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งมีกระบวนการหลักๆ ดังนี้ค่ะ

1. การนำเข้าข้อมูล (Input): อัปโหลดภาพรังสีฟันของผู้ป่วยเข้าสู่ระบบ
2. การประมวลผลด้วย AI (Processing): ใช้โครงข่ายประสาทเทียมจะวิเคราะห์ภาพโดยแยกแยะโครงสร้างหลัก (ฟัน, ขากรรไกร) และระบุรอยโรคต่างๆ
3. การแสดงผล (Output): แสดงผลการวิเคราะห์พร้อมกรอบระบุตำแหน่งของรอยโรค และให้การวินิจฉัยที่เป็นไปได้ ซึ่งสามารถช่วยในการตัดสินใจของทันตแพทย์ได้

🤗 🦷 มาลองสร้างโมเดล AI in Dentistry กัน

ซึ่งเราจะมาลองใช้ CNN เป็นโมเดล Deep Learning ที่ใช้ในการตรวจจับวัตถุ และสร้างมาสก์ (Mask) เพื่อแยกส่วนวัตถุแต่ละชิ้นออกจากภาพ ซึ่งแตกต่างจากโมเดลตรวจจับวัตถุทั่วไปที่ทำได้แค่การสร้างกรอบสี่เหลี่ยม (Bounding Box) ล้อมรอบวัตถุ โดยโค้ดนี้ใช้ไลบรารี TensorFlow และ Keras ค่ะ

โดยเราจะใช้ Mask R-CNN ในการวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ฟัน สำหรับงาน ทันตกรรมรากเทียม (Implant Dentistry) ด้วยการเขียนโค้ดบนภาษา Python เพื่อให้โมเดลทำงานดังนี้

• ตรวจจับและระบุตำแหน่งรากเทียม (Implant Detection): ระบุตำแหน่งของรากเทียม และแสดงค่าความมั่นใจในการตรวจจับ (Confidence Score) ด้วยค่าเปอร์เซ็นต์ เช่น IMPLANT 95% และ IMPLANT 99%
• ระบุและแยกส่วนรอยโรค (Lesion Segmentation): สร้างมาสก์ (รูปทรงทึบสีชมพูและแดง) และระบุว่าเป็น PERI-IMPLANTITIS พร้อมระบุค่าความมั่นใจ (เช่น 82%) ซึ่งเป็นภาวะอักเสบที่เกิดขึ้นรอบรากเทียม เพื่อให้แพทย์สามารถป้องกันและวางแผนการรักษาล่วงหน้าไปพร้อมกับผู้ป่วยได้

โดย Mask R-CNN เป็นโมเดล Deep Learning ที่ใช้ในการทำ Instance Segmentation ซึ่งหมายถึงการตรวจจับวัตถุแต่ละชิ้นในภาพพร้อมทั้งสร้าง มาสก์ (Mask) ที่แยกส่วนวัตถุออกจากพื้นหลังอย่างแม่นยำ ต่างจากโมเดลตรวจจับวัตถุทั่วไปที่ทำได้เพียงการสร้างกรอบสี่เหลี่ยมล้อมรอบวัตถุ (Bounding Box) เท่านั้น ซึ่งหลักการของ Mask R-CNN แบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอนหลัก ดังนี้ค่ะ

1. การสกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction): โมเดลจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) เพื่อสกัดคุณลักษณะ (Features) จากภาพ เช่น เส้น ขอบ หรือรูปร่างที่สำคัญ
2. การตรวจจับวัตถุ (Object Detection): เราจะเรียกส่วนนี้ว่า Region Proposal Network หรือ RPN ซึ่งจะทำหน้าที่สร้างกรอบสี่เหลี่ยมจำนวนมากที่คาดว่าจะมีวัตถุอยู่ภายใน และกรองกรอบเหล่านี้ให้เหลือเฉพาะกรอบที่มีโอกาสเป็นวัตถุสูงที่สุด
3. การแยกส่วนวัตถุและจำแนกประเภท (Segmentation & Classification): จากกรอบที่ได้ในขั้นตอนที่สอง โมเดลจะทำการวิเคราะห์แต่ละกรอบเพื่อระบุประเภทของวัตถุ (เช่น “IMPLANT” หรือ “PERI-IMPLANTITIS”) พร้อมทั้งสร้างมาสก์ที่มีรูปร่างแม่นยำเพื่อแยกส่วนวัตถุออกจากพื้นหลัง

โดยสามารถใช้ Python script ตาม link นี้ => https://github.com/DrDataScience-dentist/AI-Driven-Implant-Risk-Assessment-Integrating-Logistic-Regression-and-Computer-Vision/blob/main/MODELS

Last but not Least..

อ่านมาถึงตรงนี้ นิกเชื่อว่าหลายท่านคงเห็นภาพแล้วว่า AI ไม่ได้มาแทนที่หมอฟันนะคะ แต่เป็นเหมือน “ผู้ช่วยอัจฉริยะ” ที่ทำให้ทันตแพทย์ทำงานได้อย่างแม่นยำและสะดวกยิ่งขึ้น ขณะที่ผู้ป่วยก็ได้รับการดูแลที่ดีขึ้น รวดเร็วขึ้น และตรงจุดมากขึ้น เป็นอีกหนึ่งช่องทางปรับปรุง Customer Journey เพื่อสร้างสรรค์ประสบการณ์ที่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องของลูกค้ากลุ่มทันตกรรมนั่นเองค่ะ ✨🦷

• Facebook
• X
• Line