Classifying dental diseases based on deep learning to improve diagnosis and treatment in Kuwait

لا تزال أمراض الأسنان تمثل مشكلة مستمرة بين سكان العالم، مما يؤثر على ملايين الأشخاص من جميع الأعمار. من الضروري لنجاح العلاج والوقاية الحصول على تشخيص دقيق وفي الوقت المناسب لهذه الأمراض. يعد علاج وتشخيص هذه الاضطرابات على الفور أمرًا حيويًا لمنع العواقب المستقبلية. ومع ذلك، فإن الوسائل التقليدية لتحديد اضطرابات الأسنان يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وغير دقيقة في بعض الأحيان. في عالم اليوم، عندما يحدث التقدم التكنولوجي بوتيرة مذهلة، فإن تطبيق استراتيجيات التعلم العميق على الرعاية الصحية للأسنان يمكن أن يؤدي إلى تحول هائل في الصناعة الصحية. تبلغ نسبة حالات تسوس الأسنان غير المعالجة في الأسنان الدائمة بين الأفراد بعمر خمس سنوات فما فوق في الكويت 33.6%. نحن نهدف إلى بناء نظام تصنيف موثوق به ودقيق للغاية من خلال الاستفادة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونقل التعلم المشتق من النماذج التي تم تدريبها بالفعل. سيكون النموذج المقترح قادرًا على التعرف على مجموعة واسعة من اضطرابات الأسنان، مثل تسوس الأسنان والتهاب اللثة وتغير لون الأسنان. يشرح هذا الاقتراح رغبتنا في بناء نموذج تعلم عميق متطور لتصنيف أمراض الأسنان لتحسين دقة التشخيص وخفض تكاليف العلاج وزيادة نتائج المرضى. يعد استخدام التعلم العميق لتصنيف أمراض الأسنان بمثابة إستراتيجية تفكير تقدمي وربما تغير قواعد اللعبة لتحويل الرعاية الصحية للأسنان. يعد هذا الاقتراح خطوة أولية في معالجة هذه المشكلة الحرجة في مجال الرعاية الصحية، ونأمل أن تساعد نتائج بحثنا بشكل كبير في تحسين كفاءة ودقة تشخيص أمراض الأسنان وعلاجها.

Dental diseases continue to be a persistent problem across the world's population, impacting millions of people of all ages. It is critical for successful treatment and prevention to get a timely, accurate diagnosis for these illnesses. Treating and diagnosing these disorders immediately is vital to prevent future consequences. However, conventional means of identifying dental disorders can sometimes be time-consuming and inaccurate. In today's world, when technological progress occurs at a breakneck pace, applying deep learning strategies to dental healthcare can bring about an enormous shift in the health industry. The number of cases of untreated dental caries in permanent teeth among individuals aged five years and older in Kuwait is 33.6%. We aim to construct a classification system that is both reliable and very accurate by making use of convolutional neural networks (CNNs) and transfer learning derived from models that have already been trained. The proposed model will be able to recognize a broad variety of dental disorders, such as caries, gingivitis, and tooth discoloration. This proposal explains our desire to construct a state-of-the-art deep learning model for classifying dental diseases to improve diagnosis accuracy, lower treatment costs, and increase patient outcomes. Using deep learning to classify dental diseases is a forward-thinking and potentially game-changing strategy for transforming dental healthcare. This proposal is a preliminary step in addressing this critical problem in healthcare, and we hope that our research findings will considerably help improve the efficiency and accuracy with which dental diseases are diagnosed and treated.