CC BY
39
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 2 - P. 27-31
УДК: 378.147 DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-27-31 EDN KWMLMU |||||
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ В СТОМАТОЛОГИЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ (обзор литературы)
К.А. КОШЕЛЕВ, Д.А. ЕДИГАРЯН ФГБОУ ВО Тверской ГМУ Минздрава России, ул. Ивана Седъх, д. 7, г. Тверь, 170000, Россия, e-mail: info@tvgma
Аннотация. Рассмотрены варианты введения технологий виртуальной реальности в образовательную программу студентов, для помощи получения мануальных навыков в дальнейшем клиническом приеме. Предложены наиболее известные стоматологические симуляторы на мировом рынке: симулятор от компании Morita (Япония), Simodont dental trainer от компании MOOG с поддержкой Академического Центра Стоматологии в Амстердаме, симулятор профессора Питера Хадами и его команды из университета Mahidol (Тайланд), Kobra (Швеция), Simroid от компании Morita (Япония). Рассмотрены чем они оснащены, какими преимуществами и недостатками они обладают. Так же выделена роль искусственному интеллекту, способному значительно приблизить к «реальности» клинический случай, который возможен на приеме будущего врача с живым пациентом. Помимо этого искусственный интеллект способен не только помогать студентам и ординаторам для обучения, он может так же быть очень полезен для практикующих врачей - стоматологов на клиническом приеме. В статье выделены преимущества искусственного интеллекта, который может вывести на абсолютно новый уровень образования будущих докторов, и так же ряд недостатков, благодаря которым лучше на время отложить инновации и дождаться будущих модификаций со стороны экспертов в данной области.
Ключевые слова: виртуальная реальность, стоматологическое образование, искусственный интеллект.
PROSPECTS TO DEVELOP THE VIRTUAL REALTY TECHNOLOGIES IN DENTAL EDUCATION
(literature review)
K.A. KOSHELEV, D.A. EDIGARYAN Tver State Medical University, Ivan Sedyh Str., 7, Tver, 170000, Russia, e-mail: info@tvgma
Abstract. We considered the options of introducing virtual reality technologies into the educational program of students to help obtain manual skills in further clinical practice. The most famous dental simulators on the world market are offered: a simulator from Morita (Japan), Simodont dental trainer from MOOG with the support of the Academic Center of Dentistry in Amsterdam, a simulator of Professor Peter Hadami and his team from Mahidol University (Thailand), Kobra (Sweden), Simroid from Morita (Japan). Their equipment, their advantages and disadvantages are studied. The role of artificial intelligence is also highlighted. It can significantly bring a clinical case closer to "reality" as at the reception of a future doctor with a live patient. In addition, artificial intelligence can not only help students and residents for training, it can also be very useful for practicing dentists at a clinical appointment. The article highlights the advantages of artificial intelligence, which can bring future doctors to a completely new level of education. We also identified a number of shortcomings, because of which it is better to postpone innovation for a while and wait for future modifications by experts in this field.
Keywords: virtual reality, dental education, artificial intelligence.
Введение. За последние двадцать лет стоматологическое образование в России претерпело ряд фундаментальных изменений [1]. Одним из таких изменений стало повсеместное внедрение симуляци-онного обучения [11]. Стоматологические фантомы широко применяются в образовании стоматологов во всем мире, помогают тренировать мануальные навыки студентов, обучить их правильной эргономике в работе, а также сымитировать присутствие пациента в стоматологическом кресле. Из минусов классических фантомов следует отметить, что нужно всегда следить за состоянием фантома, а именно, каждый раз менять пластмассовую имитацию зубов, что замедляет работу студентов и преподавателей. У студента нет возможности вербального общения и видения конкретной клинической ситуации, следовательно, в будущем ему будет трудно собрать необ-
ходимый анамнез и наладить психологический контакт при работе с настоящим пациентом.
Существует современная замена стоматологических фантомов - это комплексы с применением технологии виртуальной реальности (ВР). Говоря о ВР, следует сказать, что сама технология появилась в конце 60-х годов прошлого века [3], сейчас она широко применяется во многих отраслях, особенно большой популярностью она пользуется в индустрии развлечений. ВР нашла свое место в медицине, и, в том числе, в стоматологии.
Если кардинальная замена привычного обучения для студентов и самих же преподавателей произойдет, вероятнее всего она будет трудоемка и финансово затратна. Возникают резонные вопросы: нужен ли вообще искусственный интеллект (ИИ) в стоматологическом образовании? Способен ли ИИ полностью заменить симуляционное обучение? Можно
ли дополнить современную парадигму стоматологического образования технологиями виртуальной реальности? Ответы на них мы попытались найти в существующей профильной литературе и привести их в нижеизложенной статье.
Цель исследования - сформулировать основные препятствия, мешающие широкому внедрению ВР в стоматологическое образование, и определить векторы возможного развития ВР на этапах обучения студентов-стоматологов.
Результаты и их обсуждение. На рынке виртуальных стоматологических симуляторов на сегодня нет серьезного ассортимента. Связано это, по всей видимости, с высокой стоимостью разработки нового программного обеспечения и слишком динамичной модернизацией отрасли. От момента идеи до воплощения продукт успевает устареть и не оправдывает надежд производителя по продажам, что характерно для большинства сфер /Г-технологий [13].
Среди динамично-развивающихся фирм, профиль деятельности которых связан с современными технологиями в медицине, мы постарались выделить наиболее актуальные варианты использования ВР в стоматологическом образовании.
Среди них - японская компания Morita, которая в 2017 году анонсировала свой симулятор ВР на международной выставке в Кельне (Германия). Система состоит из гарнитуры - специальных очков, которые надевает обучающийся; стереокамеры, снимающей изображение внутренней части полости рта и пораженного участка и ножной педали. Среди преимуществ можно отметить множество режимов, которые предоставляют данный симулятор: выбор внешности пациента, выбор клинического случая с рентгеновскими снимками (прицельный и ортопантомо-грамма), выбор нужного нам наконечника и, самое главное, выбор стоматологической манипуляции, которую мы хотим совершить. Есть возможность выбрать: лечение кариеса, лечение корневого канала или же проведение дентальной имплантации. Также, во время работы, эта система включает в себя звук препарирования [8,26].
Simodont dental trainer - создан американской компанией MOOG с поддержкой Академического Центра Стоматологии в Амстердаме (ACTA) Academic Center for Dentistry, Amsterdam в 2011 году. В Санкт-Петербурге (мед. Университет им. Павлова) 2012 году, компания Дентекс презентовала симулятор ВР. В результате тестирования симулятора Simodont у профессоров Ореховой Л.Ю. и Яременко А.И. возникла идея о проведении экзаменов с помощью этого симулятора [5]. Система состоит из джойстика управления, двух манипуляторов - один для удержания зеркала, второй для наконечника, двух экранов: для JD-стерео-очков и мультимедиа, а также ножной педали. Из преимуществ данной системы можно выделить: множество режимов - выбор инструмента
(зонд, пинцет, зеркало и др.), выбор режущего инструмента, выбор внешности пациента, выбор различных клинических случаев с рентгеновскими снимками и выбор стоматологической манипуляции - терапии и ортопедии. Эта система подходит для сдачи экзамена у студентов, так как программа имеет открытый код и в нее легко можно добавлять нужные нам учебные элементы, имеются встроенные тесты, рисунки, на которых надо отметить зону препарирования и возможность вписывать предложения для решения задания. Из недостатков этой системы мы выявили отсутствие манипуляций по хирургии и эндо-донтии [6,4,20].
M. Bakr и соавт. в 2014 году испытали две группы по 20 студентов в каждой, одна из которых работала на классическом фантоме, потом на виртуальном си-муляторе (Simodont dental trainer), а вторая наоборот. Суть задания была в том, чтобы они на протяжении 30 минут препарировали кариозную полость. Особой разницы в психомоторных навыках двух групп не наблюдалось, но 62,5% испытуемых отметили, что симулятор ВР улучшил их мануальные навыки [15].
Профессор университета Mahidol (Тайланд) Питер Хадами вместе со своей командой в 2019 году создали в своем роде уникальный симулятор ВР. Он состоит из двух джойстиков - имитация зеркала и наконечника, гарнитуры ВР, которую надевают на голову и ножной педали. Преимущество этого симулятора заключается в том, что у обучающегося есть возможность видеть полностью весь кабинет и пациента в целом, а не только полость рта, как у других систем. Уникальным является то, что есть возможность вернуться именно на тот этап, где студент совершил неправильно манипуляцию, и, разобрав эту ошибку вместе с преподавателем, продолжить делать правильную работу. Препарирование эмали и дентина ощущается по-разному, эмаль тверже, а дентин мягче, и студент замечает явное отличие при препарировании разных твердых тканей зуба. Работники университета Mahidol сканируют анатомию настоящих зубов и переносят это в ВР. Основное направление этой системы - эндодонтия, есть возможность препарировать кариозные поражения, т.е. возможность манипуляций по терапевтической стоматологии [24]. Мы считаем, что команда из университета Mahidol создали лучший на данный момент симуля-тор ВР по разделу терапевтической стоматологии, который смог бы помочь студенту в получении профессиональных навыков.
Kobra - виртуальный симулятор, разработанный шведской компанией Forsslund Systems, при участии двух университетов: Каролинского института и Королевского института технологий. Состоит из тактильного устройства, имитирующего наконечник, большого монитора, 3D стерео-очков и ножной педали. Эта система профилируется на хирургической
стоматологии. В ее составе есть 4 манипуляции, в которых студент сможет улучшить свои мануальные навыки: удаление зуба 36 с сепарацией корня, удаление третьего моляра, удаление зуба 23 с остеотомией и операция резекции верхушки корня. Также система имеет открытый код и доступна для настроек [7]. Если ориентироваться на то, что этот симулятор направлен исключительно на хирургическую стоматологию, то следует выделить несколько недостатков: невозможность удаления кист, нельзя установить имплан-тат, нельзя накладывать швы.
Ранее упоминаемая нами японская компания Morita разработала робота для обучения студентов-стоматологов, физически имитирующего человека. SIMROID - это система моделирования для практики различных методов лечения и навыков общения с использованием высоко реалистичного пациента-робота. Чтобы в полной мере использовать «интерактивность» этой системы, была разработана концепция сценариев. Они управляются полуавтоматически с распознаванием голоса, что позволяет обучающемуся иметь реалистичную и живую тренировку.
Сценарии SIMROID описывают учебные потоки, речь/действия пациента, а также реакции пациента-робота (в речи/действиях), следующие за конкретными историями. Поскольку система оснащена 27 типами сценариев, совместимых с объективными структурированными клиническими исследованиями, пользователь может тренироваться со сценариями сразу же после установки системы. Кроме того, студенту предлагается возможность редактировать существующий сценарий или создавать новый сценарий, объединяя и настраивая их. Это позволяет будущим стоматологам работать самостоятельно с роботизированным пациентом, уменьшая потребность в постоянном очном контроле со стороны преподавателя. Студент участвует в самостоятельном обучении, где формируются и совершенствуются способности к решению проблем и критическому мышлению [9].
Все вышеупомянутые симуляторы действительно эффективны и способны помочь в практическом обучении, но, к сожалению, этого недостаточно для «полного погружения» студента в имитацию практической работы. Компьютерный интеллект не характеризуется биологической реакцией, восприятием и интерпретацией в отличие от естественного интеллекта. Программное обеспечение, как основной элемент компьютерного интеллекта поддерживается экспертными системами, которые работают следующим образом - они берут данные и четко запрограммированные логические правила для генерации узких, специализированных решений, тем самым выполняя задачи лучше человека. Программное обеспечение (2.0) вместо этого использует данные и результаты для вывода правил: в классическом машинном обучении функции сначала разрабатываются специа-
листами-людьми, а затем изучаются (например, регрессионное моделирование). В глубоком обучении соответствующие функции изучаются и модернизируются за один шаг, без инженерии человеческих функций; это позволяет использовать даже сложные структуры данных [18].
ИИ - это инструмент который способен выполнять задачи, обычно выполняемые людьми [12]. Машинное обучение - это подраздел ИИ, в котором алгоритмы применяются для изучения внутренних статистических закономерностей и структур данных, что позволяет прогнозировать невидимые данные. Популярным типом модели машинного обучения являются нейронные сети, которые превосходят более классические алгоритмы машинного обучения, в частности на сложных структурах данных, таких как изображения или язык. Основная составляющая любой нейронной сети - это искусственный нейрон, который представляет собой математическую нелинейную модель, вдохновленную человеческим нейроном [14]. Путем сложения и объединения искусственных нейронов и соединения этих слоев с помощью математических операций, создается сеть, нацеленная на решение конкретных задач, таких как классификация изображений (например, анализ рентгенографического изображения, способный диагностировать пульпит) [22].
ИИ способен не только помогать студентам и ординаторам для обучения, он может так же быть очень полезен для практикующих врачей-стоматологов на клиническом приеме. В основном он применяется, как дополнительный метод обследования и много причин способствуют его распространению в медицине [21]:
- основное применение ИИ в стоматологии, как и в медицине, в общем, находится в диагностике. Искусственный интеллект позволяет провести объективное индивидуальное обследование и повысить уровень помощи больному;
- ИИ позволяет собрать воедино весь стоматологический анамнез, все клинические показатели и т.д., тем самым упростить задачу в постановке клинического диагноза;
- перманентный и неинвазивный мониторинг здоровья способен исключить недостатки «on-off-medicine» [25], а именно - позволяет наблюдать за патологическим процессом, который прогрессирует с годами или находится в стадии ремиссии (пародон-тит);
- значительное снижение стоимости и времени диагностики и лечения больного;
- значительный спрос на технологии ИИ наблюдается в научных исследования по медицине [2].
Хотя появление ИИ в медицине произошло в 50-х годах [10], после стольких лет его преобразований и усовершенствований, врачи все равно не нуждаются в этих технологиях, так как ИИ по сей день имеет ряд
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 2 - P. 27-31
значительных недостатков, а также проблем внедрения в практику стоматолога:
- блокировка данных о пациенте, которая препятствует распознаванию информации о больном. Наборы данных не имеют структуры и часто относительно малы, по крайней мере, при сравнении с другими наборами данных в сфере искусственного интеллекта. Данные о каждом пациенте сложны, многомерны и чувствительны, с ограничением вариантов их триангуляции или проверки. Медицинские и стоматологические данные, например, из электронных медицинских карт, показывают низкую наполненность переменных, данные часто систематически отсутствуют и распределены не случайно. Выборка часто приводит к ошибке отбора, когда данные с или чрезмерно больными (например, больничные данные), слишком здоровыми (например, данные, собранные с помощью носимых устройств) или чрезмерно обеспеченными (например, данные тех, кто платит за стоматологическую помощь в странах, где нет всеобщего охвата медицинским обслуживанием) будут чрезмерно представлены. Приложения ИИ, разработанные на таких данных, будут предвзяты по своей природе [17].
- трудность воспроизведения и считывания результатов диагностики больного [23].
- ИИ только частично способен предоставить стоматологу информацию в принятии какого-либо решения в клинической практике, что показывает трудность применения таких технологий в стоматологии [19].
Заключение. Проанализировав современные технологические успехи в сфере стоматологического образования, можно согласиться с Bakr M.M., Massey W.L., Alexander H. (2015), что виртуальный си-мулятор на сегодня не способен полностью заменить традиционные методы практического обучения под руководством преподавателя и должен использоваться только в качестве дополнения к практической подготовке [16]. Пока не существует ни одной программы с возможностями вербального общения, как с настоящим пациентом, имеющим свой характер и вариабельные черты психологического профиля. Хотя сфера виртуальной реальности в обучении стоматологов развивается весьма динамично, не существует идеальной программы для обучения. Следовательно, для того, чтобы виртуальная симуляция работы была максимально приближена к реальности, необходимо дополнять программы ИИ, который будет способен:
- отвечать на вопросы и задавать их;
- иметь возможность проявлять черты стереотипных темпераментов характера.
В этом случае обучение студентов - стоматологов с помощью технологий ВР способно выйти на уровень, соответствующий полноценному клиническому приему.
Детально проанализировав возможности виртуальных симуляторов, нам видится два пути, по которому может пойти российское стоматологическое образование. Первый - возврат к системе, которая действовала во времена СССР, считалась достаточно эффективной, но, в современных условиях, она требует определенной адаптации. Такая адаптация должна сводиться: к созданию дотационных и субсидийных механизмов на уровне муниципалитетов и ВУЗов, способных полностью компенсировать затраты пациентов на лечение зубов у обучающихся, т.е. сделать бесплатным стоматологическое лечение для отдельных категорий лиц, которое должно проходить под руководством преподавателя; к разработке соответствующей нормативно-правовой базы. Источниками финансирования может служить часть средств, затрачиваемых студентами на свое обучение, гранто-вая поддержка, дотации учреждений, заключивших договоры с отдельными студентами о целевом обучении и т.п.
Второй - оптимизировать и внедрять технологии ВР в практическую подготовку студентов, что также потребует от организаторов обучения серьезных затрат, при том, что технологии постоянно совершенствуются, и вложения будут перманентны.
Литература / References
1. Ермолаева Е.В., Павлова Л.А., Дорфман С.В. Развитие стоматологического образования в Росссии // Бюллетень медицинских интернет - конференций. 2016. №1. С. 164-166 / Ermolaeva EV, Pavlova LA, Dorphman SV. Razvitie stomatologicheskogo obrazovania v Ros-sii [Development of dental education in Russia]. Bill'yuten' meditsinskih internet - konferentsiy. 2016;1:164-6. Russian.
2. Здоровцов А.Д., Константинов И.С., Лазарев С.А., Польщи-ков К.А. Оценка прогнозируемой длительности ожидания доступности каналов для передачи информационных потоков реального времени в беспроводной самоорганизующейся сети // Информационные системы и технологии. 2018. № 4 (108). С. 108-117 / Zdo-rovtsov AD, Konstantinov IS, Lazarev SA, Pol'shikov KA. Otsenka prognoziruemoy dlitel'nosti ojidania dostupnosti kanalov dlya peredachi informatsionih potokov real'nogo vremeni v besprovodnoy samoorgani-zuyushihsya seti [Estimation of the predicted duration of waiting for the availability of channels for transmitting real-time information flows in a wireless self-organizing network]. Informatsionie sistemi I tehnologii. 2018;4:108-7. Russian.
3. Карлов А.В. Секлетова Н.Н. Виртуальная реальность. История развития // Экономика и социум. 2017. №4. С. 675-679 / Kar-lov AV, Skeletova NN. Virtual'naya realnost'.Istoria razvitia [Virtual reality. History of development]. Economika I sotsium. 2017;4:675-9. Russian.
4. Официальный канал компании «Moog»: https://www.youtube.com/channel/UCrL4K8hBPGcfiDsl0kIY3fA / Oficial'nniy canal companii «Moog»: https://www.youtube.com/channel/UCrL4K8hBPGcfiDsl0kIY3fA /. Russian.
5. Официальный сайт компании «Дентекс».: https://dentex.ru/news/prezentation-simodont-moog/ / Oficial'nniy sayt companii «Dentex».: https://dentex.ru/news/prezentation- simodont-moog/. Russian.
6. Официальный сайт компании «Moog»: https://www.moog.com/markets/medical-dental-simulation/haptic-technology-in-the-moog-simodont-dental-trainer.html / Oficial'nniy sayt companii «Moog»: https://www.moog.com/markets/medical-dental-simulation/haptic-technology-in-the-moog-simodont-dental-trainer.html /. Russian.
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2022 - Vol. 29, № 2 - P. 27-31
7. Официальный сайт «Kobra simulator»: http://www.kobrasim-ulator.eom/#referenees / Oficial'nniy sayt «Kobra simulator»: http://www.kobrasimulator.eom/#references. Russian.
8. Официальный сайт компании «Morita».: https://www.morita.com/group/en/products/diagnostic-and-imaging-equipment-overview// Oficial'nniy sayt companii «Morita».: https://www.morita.com/group/en/products/diagnostic-and-imaging-equipment-overview/. Russian.
9. Официальный сайт компании «Morita»: https://www.morita.com/group/en/products/educational-and-training-systems/training-simulation-system/simroid/?tab=features / Oficial'nniy sayt companii «Morita».: https://www.morita.com/group/en/products/ educational-and-training-systems/training-simulation-system/simroid /?tab=features. Russian.
10. Поряева Е.П., Евстафьева В.А. Искусственный интеллект в медицине // Вестник науки и образования. 2019. 6-2 (60). С. 15-18 / Poryaeva EP, Evstafeva VA. Iskustveniy intelekt v medicine [Artificial intelligence in medicine]. Vestnik nauki I obrazovania. 2019;6-2(60):15-8. Russian.
11. Севбитов А.В., Кузнецова М.Ю., Браго А.С. Симуляцион-ное обучение студентов стоматологического факультета // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2015. №2. С. 370 / Sevbitov AV, Kuznetsova MU, Brago AS. Simulatsionoe obuchenie studentov stomatologicheskogo fakulteta [Simulation training of students of the Faculty of Dentistry]. Trudi mejdunarodnogo simpoziuma «Nadejnost' I kachestvo». 2015;2:370. Russian.
12. Трифанов И.В., Оборина Л.И., Гайденок Н.Д. Разработка стандартов и нормативных документов: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 2503 "Стандартизация и сертификация". Красноярск: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева, 2009. 364 с. / Trifanov IV, OBOrina LI, Gaydenok ND. Razrabotka standartov I normativnih dokumentov: uchebnoe posobie dlya studentov vishih uchebnih zavedeniy, obuchaushihsya po naprav-leniyu 2503 "Standartizatsia I sertivicatsiya" [Development of standards and regulatory documents: a textbook for students of higher educational institutions studying in the direction 2503 "Standardization and certification"] . Krasnoyarsk: Sibyrskiy gosudarstveniy aerocosmicheskiy univer-sitet imeni academica MF Reshetneva; 2009. Russian.
13. Уханов М.М., Иващенко А.В., Федяев И.М., Яблоков А.Е., Колганов И.Н., Тлустенко В.П. Применение роботов в стоматологии: обзор. Часть 1. Применение робот-ассистированных систем для обучения студентов-стоматологов и специалистов // Российский стоматологический журнал. 2018. Т. 22, №6. С. 314-324 / Uhanov MM, Ivashenco AV, Fedyaev IM, Yablokov AE, Kolganov IN, Tlustenko VP. Primenenie robotov v stomatologic obzor. Chast' 1. Primenenie robot-asistirivanih system dlya obucheniya studentov-stomatologov I specialis-tov [The use of robots in dentistry: an overview. Part 1. Application of robot-assisted systems for teaching dental students and specialists]. Ros-siyskiy stomatologicheskiy jurnal 2018;22(6):314-324. Russian.
14. Черкасов Д.Ю., Иванов В.В. Машинное обучение // Наука, техника и образование. 2018. №5 (46). С. 85-87 / Cherkasov DU, Ivanov VV. Machinoe obuchenie [Machine learning]. Nauka, Technika I obrazovanie 2018;5(46):85-7. Russian.
15. Bakr M.M., Massey W., Alexander H. Students' evaluation of a 3DVR haptic device (Simodont). Does early exposure to haptic feedback during preclinical dental education enhance the development of psycho-motor skills? // Int J Dent Clin. 2014. Vol. 6. P. 1-7 / Bakr MM, Massey W, Alexander H. Students' evaluation of a 3DVR haptic device (Simodont).
Does early exposure to haptic feedback during preclinical dental education enhance the development of psychomotor skills? Int J Dent Clin. 2014;6:1-7.
16. Bakr M.M., Massey W.L., Alexander H. «Can virtual simulators replace traditional preclinical teaching methods: a students' perspective?» // Int. J. Dent. Oral Health. 2015. Vol. 2, N1. DOI: 10.16966/23787090.149 / Bakr MM, Massey WL, Alexander H. Can virtual simulators replace traditional preclinical teaching methods: a students' perspective?. Int. J. Dent. Oral Health. 2015;2(1). DOI: 10.16966/2378-7090.149.
17. Gianfrancesco M.A., Tamang S., Yazdany J., Schmajuk G. Potential biases in machine learning algorithms using electronic health record data. // JAMA Intern Med. 2018. Vol. 178, N11. P .1544-1547 / Gianfrancesco MA, Tamang S, Yazdany J, Schmajuk G. Potential biases in machine learning algorithms using electronic health record data. JAMA Intern Med. 2018;178(11):1544-7.
18. Kolossvary M., De Cecco C.N., Feuchtner G., Maurovich-Horvat P. Advanced atherosclerosis imaging by CT: radiomics, machine learning and deep learning // J Cardiovasc Comput Tomogr. 2019. Vol. 13, N5. P. 274-280. D0I:10.1016/j.jcct.2019.04.007 / Kolossvary M, De Cecco CN, Feuchtner G, Maurovich-Horvat P. Advanced atherosclerosis imaging by CT: radiomics, machine learning and deep learning. J Cardio-vasc Comput Tomogr. 2019;13(5):274-80. D0I:10.1016/j.jcct.2019.04.007.
19. Maddox T.M., Rumsfeld J.S., Payne PRO. Questions for artificial intelligence in health care // JAMA. 2019. Vol. 321, N1. P. 31-32 / Maddox TM, Rumsfeld JS, Payne PRO. Questions for artificial intelligence in health care. JAMA. 2019;321(1):31-2.
20. Moog Simodont Dental Trainer Introduction: https://www.youtube.com/watch?v=gE6MTvagdvo / Moog Simodont Dental Trainer Introduction: https://www.youtube.com/watch?v=gE6MTvagdvo
21. Naylor C.D. On the prospects for a (deep) learning health care system. // JAMA. 2018. Vol. 320, N11. P. 1099-1100 / Naylor CD. On the prospects for a (deep) learning health care system. JAMA. 2018;320(11):1099-100.
22. Schwendicke F., Samek W., Krois J. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges // J Dent Res. 2020. Vol. 99, N7. P. 769-774. DOI: 10.1177/0022034520915714 / Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges. J Dent Res. 2020;99(7):769-74. DOI: 10.1177/0022034520915714.
23. Schwendicke F., Golla T., Dreher M., Krois J. Convolutional neural networks for dental image diagnostics: a scoping review // J Dent. 2019. Vol. 91. P. 103226. DOI: 10.1016/j.jdent.2019.103226 / Schwend-icke F, Golla T, Dreher M, Krois J. Convolutional neural networks for dental image diagnostics: a scoping review. J Dent. 2019;91:103226. DOI: 10.1016/j.jdent.2019.103226.
24. The Intelligent Virtual Training Environment for Dental Surgery: Research Impact [by Mahidol World]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=q-B3lyGj3ok / The Intelligent Virtual Training Environment for Dental Surgery: Research Impact [by Mahidol World]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=q-B3lyGj3ok
25. Topol E. Deep medicine: how artificial intelligence can make healthcare human again. New York: Basic Books, 2019 / Topol E. Deep medicine: how artificial intelligence can make healthcare human again. New York: Basic Books; 2019.
26. Virtual Dentistry during International Dental Show: https://www.youtube.com/watch?v=vjiePpUwmts&t=56s / Virtual Dentistry during International Dental Show: https://www.youtube.com/watch?v=vjiePpUwmts&t=56s.
Библиографическая ссылка:
Кошелев К.А., Едигарян Д.А. Перспективы развития технологий виртуальной реальности в стоматологическом образовании (обзор литературы)// Вестник новых медицинских технологий. 2022. №2. С. 27-31. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-27-31. EDN KWMLMU.
Bibliographic reference:
Koshelev KA, Edigaryan DA. Perspektivy razvitiya tekhnologiy virtual'noy real'nosti v stomatologicheskom obrazovanii (obzor literatury) [Prospects to develop the virtual realty technologies in den-tal education (literature review)]. Journal of New Medical Technologies. 2022;2:27-31. DOI: 10.24412/1609-2163-2022-2-27-31. EDN KWMLMU. Russian.
