دور الذكاء الاصطناعي في التحليل السيفالومتري في تقويم الاسنان
الكلمات المفتاحية:
الذكاء اصطناعي؛ التحليل السيفالومتري؛ تقويم أسنان؛ التعلم العميق؛ الشبكات العصبية التفافية؛ النقاط السيفالومترية.الملخص
يُعد التحليل السيفالومتري أداة تشخيصية أساسية في تقويم الأسنان، إلا أن الطرق التقليدية تعاني من استهلاك الوقت والأخطاء البشرية والتباين بين الفاحصين. تهدف هذه المراجعة النظرية إلى استعراض دور الذكاء الاصطناعي في التحليل السيفالومتري، ومقارنة فعاليته بالتحليل التقليدي، ومناقشة تحدياته واتجاهاته المستقبلية. اعتمدت المراجعة على تحليل الدراسات الحديثة (2020-2026) التي تناولت تطبيقات التعلم العميق والشبكات العصبية الالتفافية في تحديد النقاط السيفالومترية وتحليل الصور الشعاعية الجانبية. أظهرت النتائج أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحقيق دقة تقارب دقة الخبراء البشريين، مع تقليل زمن التحليل من دقائق إلى ثوانٍ، والحد من الأخطاء البشرية والتباين بين الفاحصين. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تتعلق بجودة الصور، ومحدودية قواعد البيانات، وضعف قابلية تفسير النتائج (مشكلة "الصندوق الأسود")إضافة إلى القضايا الأخلاقية والقانونية. نستنتج أن الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة واعدة في التحليل السيفالومتري، لكن الاعتماد الكامل عليه يتطلب تحسين الخوارزميات، وتوسيع قواعد البيانات المتنوعة، واستمرار الإشراف البشري، خاصة في الحالات المعقدة.
