בשנים האחרונות מתחוללת ברפואת החניכיים תמורה עמוקה הנובעת משילוב טכנולוגיות בינה מלאכותית בכל שלבי האבחון, הטיפול והמעקב. שילוב זה אינו מהווה תוספת נקודתית לתהליכים קליניים קיימים, אלא מביא עמו שינוי פרדיגמטי: מעבר מפריודונטיה המבוססת על הערכה קלינית וסובייקטיבית, לפריודונטיה מבוססת נתונים, מדידה וחיזוי. נכון לסוף 2025 ניתן לראות בבירור כיצד מודלים מתקדמים של למידה עמוקה, עיבוד תמונה וניתוח רב־גורמי מעצבים מחדש את התנהלות המחלה, את יכולת החיזוי ואת התכנון הטיפולי.

אחת הקפיצות המשמעותיות ביותר היא בתחום עיבוד התמונה. רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs) מסוגלות כיום לבצע סגמנטציה אוטומטית ומדויקת של החניכיים, העצם האלוואולרית, הפלאק והנסיגות על גבי צילומי פריאפיקל, נשך ו־CBCT. אלגוריתמים אלה מאפשרים לזהות מוקדי דלקת, למדוד אובדן עצם ולמפות כיסים פריודונטליים ברזולוציה גבוהה, לעיתים אף ברמה שאינה ניתנת לזיהוי בעין אנושית.

יתרון מרכזי של מערכות אלה הוא האפשרות לבצע השוואה אוטומטית בין ביקורים, לזהות מגמות החמרה מיקרוסקופיות ולהתריע על שינוי קליני עוד לפני הופעת סימנים קליניים ברורים. כך מתאפשר טיפול מניעתי מוקדם יותר והפחתה בסיכון לאובדן עצם בלתי הפיך.

כמו כן, התחום של חיזוי פרוגנוזה עבר מהפכה של ממש. מודלים מבוססי Machine Learning, המאומנים על אלפי רשומות קליניות ורדיולוגיות, מספקים יכולת חיזוי מדויקת של סיכון להתקדמות מחלת חניכיים, תגובה לטיפול, סיכוי לאובדן שן וקצב החמרה עתידי.

החדשנות המרכזית עם כניסת 2025 היא התבססות מודלים המתמקדים ברמת השן הבודדת, ולא רק ברמת המטופל. שילוב נתוני עומק כיס, רמת דימום, מבנה אנטומי, עובי חניכיים, פרמטרים מיקרוביולוגיים ונתוני אורח חיים מאפשר יצירת פרופיל סיכון אישי לכל שן, ולפיכך תכנון טיפולי מדויק יותר.

התקדמות משמעותית נוספת היא יצירת Digital Periodontal Twin, מודל דיגיטלי אישי המדמה את התנהגות מערכת החניכיים של המטופל. המודל מבוסס על שילוב נתונים קליניים, רדיולוגיים, מיקרוביומיים וגנטיים, ומסוגל לבצע סימולציות של תגובת הרקמות לטיפולים שונים, טיפול שמרני, התערבות כירורגית, שימוש בלייזר, אנטיביוטיקה מקומית או סיסטמית, ואפילו שינויים התנהגותיים. בכך מתאפשרת בחירה מושכלת של הטיפול הצפוי להביא לתוצאה הקלינית הטובה ביותר.

גם בפרקטיקה הכירורגית חל שדרוג משמעותי. מערכות מבוססות AI מספקות תכנון כירורגי אוטומטי על בסיס CBCT ומודלים תלת־ממדיים של המטופל. הן מסמנות אזורים רגישים, מחשבות עובי ביוטייפ, מעריכות פוטנציאל כיסוי רקמות רכות במקרים של נסיגות מורכבות, ומראות הדמיות של תוצאות צפויות של ניתוחי התחדשות (Regeneration). שילוב זה מאפשר תכנון ניתוחים מדויק ובטוח יותר, וכן הפחתת סיכון לסיבוכים.

בפן המניעתי, שילוב בין אפליקציות ביתיות, מברשות שיניים חכמות ואלגוריתמי ניתוח מאפשר ניטור היגיינה יומיומי ומעקב אחר דפוסי צחצוח. הנתונים מועברים למרפאה ומאפשרים התאמת מרווחי תחזוקה, חיזוק הדרכה והכוונה למטופל בזמן אמת. בכך עוברת רפואת החניכיים ממודל תגובתי, למודל פרואקטיבי.

עם זאת, קיימים מגבלות ואתגרים. איכות הצילומים, וריאציות אנטומיות, דימום פעיל וארטיפקטים יכולים לפגוע בדיוק הסגמנטציה. מרבית המודלים מאומנים על אוכלוסיות מערביות, ולכן עלולים להיות מוטים כאשר מדובר באוכלוסיות שונות מבחינה ביולוגית או התנהגותית. בנוסף, שאלות אתיות ומשפטיות, כגון פרטיות מידע, שקיפות אלגוריתמית, והגדרת גבולות האחריות , עומדות במרכז הדיון המקצועי.

הקונצנזוס הרגולטורי בסוף 2025 הוא לראות במערכות ה־AI כלים תומכי החלטה, ורופא השיניים נותר בעל הסמכות הקלינית הסופית.

בסיכום, שנת 2025 מהווה נקודת מפנה משמעותית בפריודונטיה העולמית. הבינה המלאכותית משנה באופן יסודי את ניהול המחלה, משפרת את רמת הדיוק, מאפשרת חיזוי מותאם־אישית ומקדמת פרקטיקה מבוססת־נתונים. הפריודונטולוג הופך למנהל־על של מידע קליני עשיר ומורכב, וכתוצאה מכך,  הטיפול נעשה יעיל, מדויק ומותאם יותר לכל מטופל.

 

ביבליוגרפיה

  1. Lee JH, Kim DH, Jeong SN, Choi SH. Detection and diagnosis of periodontal bone loss using deep learning. J Clin Periodontol. 2018;45(7):871–879.
  2. Krois J, Ekert T, Meinhold L, et al. Deep learning for the radiographic detection of periodontal bone loss. Sci Rep. 2019;9:8495.
  3. Flemmig TF, Beikler T. Emerging technologies in periodontics: AI and big data. Periodontol 2000. 2022;89(1):167–187.
  4. Schwendicke F, Golla T, Dreher M, Krois J. Machine learning in periodontology: a systematic review. J Periodontol. 2020;91(12):1381–1392.
  5. Qiao M, Zhang L, Xing Y. AI-driven prediction models for periodontal disease progression. Comput Biol Med. 2023;157:106769.
  6. Tiwari T, Kim J, Heaton B. Application of smart toothbrush technology for oral hygiene monitoring. J Dent. 2022;118:103920.
  7. Tonetti MS, Jepsen S, Jin L. Global burden of periodontal disease and data science tools. J Clin Periodontol. 2023;50(S26):6–15.