هوش مصنوعی در دندان پزشکی
هوش مصنوعی در دندان پزشکی، هوش مصنوعی یکی از علوم رایانه می باشد که امروزه، استفاده های پیشرفته ای در تمامی حوزه ها از آن می شود. در علم پزشکی و الخصوص دندان پزشکی نیز از این دانش بهره گیری های مهمی شده و می شود. در واقع هوش مصنوعی در ارزیابی داده ها، تحلیل داده و پیش بینی های مهمی مورد استفاده قرار می گیرد.
هوش مصنوعی در دندان پزشکی
کاربرد های این علم در دندان پزشکی
یکی از استفاده های جالب آن در ارزیابی دانشجویان بوده است. در ارزیابی دانشجویان مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی گزارش شده است که «تغییر قابل‌توجهی را نشان می‌دهد که هم فرصت‌های محرک و هم چالش‌های قابل‌توجهی را برای شیوه‌های ارزیابی معتبر ارائه می‌کند» به طور خاص، گزارش شده است که ادغام هوش مصنوعی در ارزیابی دانشجویان دندانپزشکی مزایای متعددی را ارائه می دهد که هم تجربه یادگیری و هم فرآیند ارزیابی را افزایش می دهد.
از هوش مصنوعی برای آموزش مبتنی بر شبیه‌سازی دانشجویان پزشکی استفاده کرد و یک «دستیار عملیاتی مجازی» ایجاد کرد تا بازخورد خودکار را به دانشجویان بر اساس اندازه‌گیری عملکردشان ارائه دهد. از یک پارادایم آموزشی تکوینی، از جمله رفتارگرایی، پردازش اطلاعات و روانشناسی شناختی، سازنده گرایی فردی و ساخت گرایی اجتماعی و یادگیری موقعیتی در فرآیند ارزیابی دانشجویان استفاده شده است، همچنین نتیجه ای به دست آمده که، واقعیت مجازی یکپارچه و هوش مصنوعی می تواند دانش آموزان را بر اساس معیارهای عملکرد مهارت طبقه بندی کند و بازخورد مناسب می تواند برای تسهیل معنادار یادگیری مداوم دانش آموزان ارائه شود. همچنین از هوش مصنوعی برای ایجاد سؤالاتی برای ارزیابی آنلاین دانش آموزان استفاده شده است.
سیستم‌های آموزشی هوشمند می‌توانند پیشرفت دانش‌آموزان را زیر نظر بگیرند، شکاف‌های دانش را شناسایی کنند و توصیه‌های هدفمند برای مطالعه بیشتر ارائه دهند. این رویکرد یادگیری انطباقی تضمین می‌کند که دانش‌آموزان حمایت لازم برای موفقیت را دریافت می‌کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند ارزیابی همتایان را با تطبیق دانش آموزان با سطوح مهارت مشابه، ترویج یادگیری مشارکتی و تفکر انتقادی در آموزش مراقبت های بهداشتی تسهیل کند.
استفاده از هوش مصنوعی در آموزش دندانپزشکی به خوبی مستند شده است و در این مسیر بهینه سازی هایی مفیدی انجام شده و خطای انسانی بسیار کاهش یافته است.
فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، به طور فزاینده‌ای در آموزش دندانپزشکی برای بهبود کارایی و کارایی ارزیابی دانش‌آموزان مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از کاربردهای مهم استفاده از هوش مصنوعی برای درجه بندی خودکار است. سیستم های هوش مصنوعی می توانند تکالیف کتبی، سوالات چند گزینه ای و حتی امتحانات عملی را با دقت بالا ارزیابی کنند. این نه تنها بار کاری را برای مربیان کاهش می دهد، بلکه درجه بندی ثابت و عینی را تضمین می کند
هدف از این مطالعه بررسی دانش، کاربرد، اطمینان و درک مربیان دندانپزشکی از استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی دانشجویان دندانپزشکی بود و با توجه به توسعه روز افزون تکنولوژی هوش مصنوعی باید در نظر داشته باشیم که می توان از این علم در یادگیری علم دندان پزشکی بسیار استفاده های قابل توجهی نمود.
استفاده های دیگر هوش مصنوعی در دندان پزشکی
یکی از علوم رایانه علم زبان ماشین یا ماشین لرنینگ می باشد که، به طور کل با ارزیابی داده ها و تحلیل آن ها می توانیم پیش بینی ها و نتایجی را به دست آوریم.
از این علم هم در حوزه های مختلفی استفاده می شود که یکی از استفاده های پرکاربرد آن در علم پزشکی می باشد.
با استفاده از زبان ماشین و کتابخانه های تحلیل داده مانند numpy و panday قادر هستیم که، داده هایی را از یک نوع بیماری طبقه بندی نماییم و با برسی آن ها به یک نتیجه یا پیش بینی برسیم. این داده می توانند در علم پزشکی، نوع الیاف دندان ها، سن بیمار، شرایط فعلی سلامت دندان و دهان بیمار و… باشند. با تحلیل این داده و دستکاری آن ها و همچنین تطابق با گونه های مشابه ما می توانیم به داده های جدید دست پیدا کنیم. کاربرد این علم در این می باشد که بیماری های رایج مربوط به سلامت دندان و دهان ها را پیش بینی نموده و داده های کمی و کیفی آن ها را به دست آوریم. همچنین برای راه کار های متنوع برای هر بیمار تدابیری را با استفاده از زبان ماشین مهیا می کنیم که بسیار پر کاربرد بوده و درصد خطای انسانی و خطای تشخیص را پایین می آورد.
تحلیل تصاویر پزشکی
اکنون در دنیای هستیم که بسیار از کار ها توسط کامپیوتر ها و هوش مصنوعی قابل انجام است. به طور مثال تحلیل تصاویر و تشخیص. ما با طراحی الگوریتم هایی تخصصی قادر به آن هستیم که تصویر های پزشکی از دندان ها، استخوان فک و دهان را که تاکنون توسط پزشکان تحلیل می شدند را مورد برسی قرار بدهیم. این فرآیند به گونه ای مهیا می شود که، الگوریتمی طراحی نماییم که به ماشین ها آموزش دهیم، به دنبال چه نتایجی می باشیم و نیازمندی ما از تحلیل تصاویر چه می باشند و سپس از این الگوریتم در موارد دیگر استفاده نماییم. این امر باعث تسریع امورات و به دست آوردن نتایج بهتر خواهد شد.
