Обзор современных цифровых методов идентификации личности с применением технологии искусственного интеллекта в судебной стоматологии

Закрыть метаданные

Рекомендуем статьи по данной теме:

Цифровое здравоохранение Российской Федерации: основные понятия для практикующих врачей. Профилактическая медицина. 2024;(1):97-105

Сравнение прогностических возможностей традиционных методов оценки сердечно-сосудистого риска с использованием шкал SCORE и FRAMINGHAM, технологий машинного обучения «ИНТЕРЭПИД». Профилактическая медицина. 2024;(2):96-102

Первый опыт использования технологии искусственного интеллекта в системе CAD EYE при колоноскопии у детей. (Серия клинических случаев). Доказательная гастроэнтерология. 2024;(1):94-100

Разработка и тестирование новых методических подходов прогнозирования сердечно-сосудистых событий у здоровых людей с использованием технологии машинного обучения на базе международного исследования «Интерэпид». Профилактическая медицина. 2024;(3):72-79

Искусственные интеллектуальные системы в развитии вспомогательных репродуктивных технологий. Российский вестник акушера-гинеколога. 2024;(2):19-29

Искусственный интеллект в патологической анатомии. Архив патологии. 2024;(2):65-71

Роль телемедицины в дерматологии с примерами по организации услуг пациентам с псориазом и акне. Клиническая дерматология и венерология. 2024;(2):111-117

Точность приложения на основе искусственного интеллекта при выявлении хронических заболеваний вен классов C1 и C2. Флебология. 2024;(2):132-138

Влияние технологий искусственного интеллекта на длительность проведения двойного чтения маммографических исследований. Профилактическая медицина. 2024;(5):32-37

Представлен обзор научных исследований актуальных и перспективных возможностей применения искусственного интеллекта в современной судебной медицине и судебной стоматологии. Сегодня применение искусственного интеллекта позволило автоматизировать рабочие процессы, повысить точность, быстроту и эффективность решения задач судебной стоматологии, а также улучшить качество предоставляемых судебных доказательств. В то же время, как и любая технология, искусственный интеллект не лишен и некоторых недостатков практического применения. В связи с этим высказывается мнение о целесообразности применения систем искусственного интеллекта лишь в качестве вспомогательного инструмента, оставляя первостепенную роль в принятии окончательных решений за судебно-медицинскими экспертами. Таким образом, потенциальные возможности развития и перспективы практического применения искусственного интеллекта для решения задач судебной стоматологии и повышения качества предоставляемых судебных доказательств остаются весьма многообещающими.

Ключевые слова:

искусственный интеллект

идентификация личности

судебная стоматология

Авторы:

Верховский А.Е.

ФГБОУ ВО «Смоленский государственный медицинский университет»

ORCID: 0000-0002-1627-9099

Апресян С.В.

Институт цифровой стоматологии Медицинского института РУДН им. Патриса Лумумбы

ORCID: 0000-0002-3281-707X

Степанов А.Г.

Институт цифровой стоматологии Медицинского института РУДН им. Патриса Лумумбы

ORCID: 0000-0002-6543-0998

Дата поступления:

12.04.2024

Дата принятия в печать:

08.05.2024

Список литературы:

Ahmed Alaa El-Din E. Artifical Intelligence in Forensic Science: invasion or revolution? Egypt Soc Clin Toxicol J. 2022;10(2):20—32. https://doi.org/10.21608/esctj.2022.158178.1012
Атабеков А.Р. Обеспечение автономности принятия решения искусственный интеллектом для целей публичных правоотношений. Административное и муниципальное право. 2023;1:29-36. https://doi.org/10.7256/2454-0595.2023.1.39893
Гусев А.В. Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения. Искусственный интеллект в здравоохранении. 2017;3:92-105.
Андреева С.Н., Салагай О.О. Анализ особенностей судебно-медицинских экспертиз по стоматологии на основании изучения судебной практики за 2013-2022 гг. Судебно-медицинская экспертиза. 2023;66(1):5-8. https://doi.org/10.17116/sudmed202366011
Verma AK, Kumar S, Bhattacharya S. Identification of a person with the help of bite mark analysis. J Oral Biol Craniofacial Res. 2013;3(2):88-91. PMID: 25737891. https://doi.org/10.1016/j.jobcr.2013.05.002
Ilhan B, Lin K, Guneri P, Wilder-Smith P. Improving Oral Cancer Outcomes with Imaging and Artificial Intelligence. J Dent Res. 2020;99(3):241-248. https://doi.org/10.1177/0022034520902128
Золотенкова Г.В., Рогачев А.И., Пиголкин Ю.И., Эделев И.С., Борщевская В.Н., Cameriere R. Классификация возраста в судебной медицине с использованием методов машинного PMID: 35992998. https://doi.org/10.17691/stm2022.14.1.02
Ortiz AG, Soares GH, da Rosa GC, Biazevic MGH, Michel-Crosato E. A pilot study of an automated personal identification process: Applying machine learning to panoramic radiographs. Imaging Sci Dent. 2021;51(2):187-193. https://doi.org/10.5624/isd.20200324
Максимов В.Ю., Клышинский Э.С., Антонов Н.В. Проблема понимания в системах искусственного интеллекта. Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2016.1:43-60.
Leone M. From Fingers to Faces: Visual Semiotics and Digital Forensics. Int J Semiot Law Rev Int Semiot Jurid. 2021;34(2):579-599. https://doi.org/10.1007/s11196-020-09766-x
Ghioni R, Taddeo M, Floridi L. Open source intelligence and AI: a systematic review of the GELSI literature. AI Soc. 2023;28:1-16. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01628-x
Li Y, Huang Z, Dong X, Liang W, Xue H, Zhang L, et al. Forensic age estimation for pelvic X-ray images using deep learning. Eur Radiol. 2019;29(5): 2322-2329. https://doi.org/10.1007/s00330-018-5791-6
Jayakrishnan JM, Reddy J, Vinod Kumar RB. Role of forensic odontology and anthropology in the identification of human remains. J Oral Maxillofac Pathol JOMFP. 2021;25(3):543-547. https://doi.org/10.4103/jomfp.jomfp_81_21
Alekhya G Iruvuri, Gouthami Miryala, Yusuf Khan, Nishaalini T Ramalingam, Bharath Sevugaperumal, Mrunmayee Soman, Aishwarrya Padmanabhan. Revolutionizing Dental Imaging: A Comprehensive Study on the Integration of Artificial Intelligence in Dental and Maxillofacial Radiology. Cureus. 2023;15(12):50292. https://doi.org/10.7759/cureus.50292
Ogawara T, Usui A, Homma N, Funayama M. Diagnosing Drowning in Postmortem CT Images Using Artificial Intelligence. Tohoku J Exp Med. 2022;259(1):65-75. https://doi.org/10.1620/tjem.2022.J097
Шанина А.Ю. Применение искусственного интеллекта в стоматологии. Стоматология. 2023;6(132):1-5. https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.132.40
Asiri AF, Altuwalah AS. The role of neural artificial intelligence for diagnosis and treatment planning in endodontics: A qualitative review. Saudi Dent J. 2022;34(4):270-281. PMID: 35692236. https://doi.org/10.1016/j.sdentj.2022.04.004
Banar N, Bertels J, Laurent F, Boedi RM, De Tobel J, Thevissen P, et al. Towards fully automated third molar development staging in panoramic radiographs. Int J Legal Med. 2020;134(5):1831-1841. https://doi.org/10.1007/s00414-020-02283-3
Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Vishwanathaiah S, Maganur PC, Patil S, Naik S, et al. Scope and performance of artificial intelligence technology in orthodontic diagnosis, treatment planning, and clinical decisionmaking — A systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1):482-492. PMID: 33384838. https://doi.org/10.1016/j.jds.2020.05.022
Fatima A, Shafi I, Afzal H, Díez IDLT, Lourdes DRSM, Breñosa J, et al. Advancements in Dentistry with Artificial Intelligence: Current Clinical Applications and Future Perspectives. Healthcare. 2022;10(11):2188. https://doi.org/10.3390/healthcare10112188
Choi HR, Siadari TS, Kim JE, Huh KH, Yi WJ, Lee SS, et al. Automatic detection of teeth and dental treatment patterns on dental panoramic radiographs using deep neural networks. Forensic Sci Res. 2022;7(3):456-466. https://doi.org/10.1080/20961790.2022.2034714
Heinrich A, Güttler F, Wendt S, Schenkl S, Hubig M, Wagner R, et al. Forensic Odontology: Automatic Identification of Persons Comparing Antemortem and Postmortem Panoramic Radiographs Using Computer Vision. ROFO Fortschr Geb Rontgenstr Nuklearmed. 2018;190(12):1152-1158. https://doi.org/10.1055/a-0632-4744
Putra RH, Doi C, Yoda N, Astuti ER, Sasaki K. Current applications and development of artificial intelligence for digital dental radiography. Dentomaxillofacial Radiol. 2022;51(1):20210197. https://doi.org/10.1259/dmfr.20210197
Wuyang Shui, Xiujie Wu, Mingquan Zhou A computerized facial approximation method for Homo sapiens based on facial soft tissue thickness depths and geometric morphometrics. Journal of Anatomy. 2023243:796-812. https://doi.org/10.1111/joa.13920
Cheng C, Xiaosheng Cheng, Ning Dai, Tao Tanga, Zhenteng Xua, Jia Cai. Facial morphology prediction after complete denture restoration based on principal component analysis. Journal of Oral Biology and Craniofacial Research. 2019;9(3): 241-250. https://doi.org/10.1016/j.jobcr.2019.06.002
Vodanović M, Subašić M, Milošević D, Savić Pavičin I. Artificial Intelligence in Medicine and Dentistry. Acta Stomatol Croat Int J Oral Sci Dent Med. 2023;57(1):70-84. https://doi.org/10.15644/asc57/1/8

Закрыть метаданные