Khảo sát thái độ của bác sĩ răng hàm mặt về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán viêm xương khớp khớp thái dương hàm trên phim panorama
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực Răng Hàm Mặt, bao gồm phân tích phim X-quang và hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý. Nghiên cứu này nhằm đánh giá tính khả thi và mức độ chấp nhận của bác sĩ Răng Hàm Mặt đối với việc áp dụng AI trong chẩn đoán viêm xương khớp khớp thái dương hàm (TMJOA) trên phim Panorama. Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 68 bác sĩ đang công tác tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Viện Đào tạo Răng Hàm Mặt. Dữ liệu được thu thập bằng bộ câu hỏi 20 mục, gồm bốn lĩnh vực: tính khả thi, lợi ích, rào cản và sự chấp thuận. Kết quả cho thấy điểm trung bình của các lĩnh vực đều ở ngưỡng 4,0 trở lên (trên thang điểm 5), với điểm trung bình tổng thể của bộ câu hỏi đạt 4,296 ± 0,559. Các rào cản chính bao gồm chi phí, hành lang pháp lý và bảo mật dữ liệu. Nhìn chung, bác sĩ có thái độ tích cực đối với ứng dụng AI trong chẩn đoán TMJOA.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Trí tuệ nhân tạo, khớp thái dương hàm, viêm xương khớp, phim Panorama
Tài liệu tham khảo
2. Lee KS, Kwak HJ, Oh JM, et al. Automated Detection of TMJ Osteoarthritis Based on Artificial Intelligence. J Dent Res. 2020;99(12):1363-1367. doi:10.1177/0022034520936950
3. Larheim TA, Abrahamsson AK, Kristensen M, Arvidsson LZ. Temporomandibular joint diagnostics using CBCT. Dentomaxillofacial Radiol. 2015;44(1):20140235. doi:10.1259/dmfr.20140235
4. Almășan O, Leucuța DC, Hedeșiu M, Mureșanu S, Popa Ștefan L. Temporomandibular Joint Osteoarthritis Diagnosis Employing Artificial Intelligence: Systematic Review and Meta-Analysis. J Clin Med. 2023;12(3):942. doi:10.3390/jcm12030942
5. Mackie T, Al Turkestani N, Bianchi J, et al. Quantitative bone imaging biomarkers and joint space analysis of the articular fossa in temporomandibular joint osteoarthritis using artificial intelligence models. Front Dent Med. 2022;3:1007011. doi:10.3389/fdmed.2022.1007011
6. Heinrichs H, Kies A, Nagel SK, Kiessling F. Physicians’ Attitudes Toward Artificial Intelligence in Medicine: Mixed Methods Survey and Interview Study. J Med Internet Res. 2025;27(1):e74187. doi:10.2196/74187
7. Dai Q, Li M, Yang M, et al. Attitudes, Perceptions, and Factors Influencing the Adoption of AI in Health Care Among Medical Staff: Nationwide Cross-Sectional Survey Study. J Med Internet Res. 2025;27(1):e75343. doi:10.2196/75343
8. Pedro AR, Dias MB, Laranjo L, Cunha AS, Cordeiro JV. Artificial intelligence in medicine: A comprehensive survey of medical doctor’s perspectives in Portugal. PLOS ONE. 2023;18(9):e0290613. doi:10.1371/journal.pon e.0290613
9. Poon EG, Lemak CH, Rojas JC, Guptill J, Classen D. Adoption of artificial intelligence in healthcare: survey of health system priorities, successes, and challenges. J Am Med Inform Assoc. 2025;32(7):1093-1100. doi:10.1093/jamia/ocaf065
10. Hamedani Z, Moradi M, Kalroozi F, et al. Evaluation of acceptance, attitude, and knowledge towards artificial intelligence and its application from the point of view of physicians and nurses: A provincial survey study in Iran: A cross-sectional descriptive-analytical study. Health Sci Rep. 2023;6(9):e1543. doi:10.1002/hsr2.1543
11. Larheim TA, Abrahamsson AK, Kristensen M, Arvidsson LZ. Temporomandibular joint diagnostics using CBCT. Dentomaxillofacial Radiol. 2015;44(1):20140235. doi:10.1259/dmfr.20140235
12. Slashcheva LD, Schroeder K, Heaton LJ, et al. Artificial intelligence-produced radiographic enhancements in dental clinical care: provider and patient perspectives. Front Oral Health. 2025;6:1473877. doi:10.3389/froh.2025.1473877
13. Barnawi NA, AlAmmar FA, Aldabeis SA, Alahmar SM, Alharthi AA, Abolfotouh MA. Dentists’ perception and use of AI and robotics in the care of persons with disabilities. Sci Rep. 2025;15(1):27551. doi:10.1038/s41598-025-10988-x
14. Poon EG, Lemak CH, Rojas JC, Guptill J, Classen D. Adoption of artificial intelligence in healthcare: survey of health system priorities, successes, and challenges. J Am Med Inform Assoc. 2025;32(7):1093-1100. doi:10.1093/jamia/ocaf065
15. Dai Q, Li M, Yang M, et al. Attitudes, Perceptions, and Factors Influencing the Adoption of AI in Health Care Among Medical Staff: Nationwide Cross-Sectional Survey Study. J Med Internet Res. 2025;27(1):e75343. doi:10.2196/75343
16. Sharka R, Skatawi B, Sayyam G, et al. Predicting Artificial Intelligence Acceptance in Dental Treatments Among Patients in Saudi Arabia: A Perceived Risks and Benefits Perspective. Oral. 2025;5(2):28. doi:10.3390/oral5020028
17. Pedro AR, Dias MB, Laranjo L, Cunha AS, Cordeiro JV. Artificial intelligence in medicine: A comprehensive survey of medical doctor’s perspectives in Portugal. PLOS ONE. 2023;18(9):e0290613. doi:10.1371/journal.pon e.0290613