Идея проекта появилась из личного наблюдения и понимания того, как сложно попасть к стоматологу. Иногда, чтобы записаться на приём, нужно отпрашиваться с работы, отстоять очередь и наконец услышать то, что могли обнаружить раньше. Осознание этого привело к простой, но важной мысли: человеку нужен инструмент, который позволит вовремя понять, что пора идти к врачу.

По данным Всемирной организации здравоохранения, значительная часть населения живёт с нелеченым кариесом, а реальные цифры могут быть выше официальных. В исследовательском датасете, использованном в проекте, на 1781 пациента приходилось более пяти тысяч поражённых зубов, а у отдельных людей — до девяти кариозных поражений. Экономический аспект делает ситуацию ещё более острой. Базовое лечение одного зуба может стоить тысячи рублей, а при осложнениях — десятки тысяч. В совокупности это превращается в серьёзную нагрузку для пациента, особенно если проблема запущена. При этом многие люди откладывают визит к стоматологу, пока не появится повод.

«Это официальная статистика, которая, скорее всего, недооценивает реальную картину, потому что далеко не каждый человек регулярно ходит к стоматологу. В итоге пришел к осознанию, что можно сделать инструмент, который позволит человеку самостоятельно, не отпрашиваясь с работы, получить первичный сигнал о том, что пора к врачу. Так и родился этот проект - из желания повысить культуру профилактики и сделать первый шаг к стоматологу более простым и доступным», — рассказывает Денис Кривогуз.

Разрабатываемая в ЮФУ система призвана стать простой, доступной и не требующей дополнительных усилий. Пользователь открывает приложение, направляет камеру смартфона на полость рта, и нейросеть за доли секунды анализирует изображение, выделяя подозрительные зоны. На экране появляются рамки с указанием уровня уверенности алгоритма.

Принципиально важно, что технология не претендует на замену врача. Она лишь дополняет классическую диагностику.

«Представьте тонометр: он показывает давление, но не ставит диагноз «гипертония». Наша система работает по той же логике. Обнаружила подозрительную зону — это повод записаться к стоматологу, а не основание для самолечения. Если система ничего не нашла, это тоже не гарантия абсолютного здоровья: алгоритм не видит того, что скрыто под эмалью и дёснами, и не заменяет рентгенографию», — комментирует Денис Кривогуз.

В основе проекта лежит архитектура YOLOv8 — одна из наиболее эффективных моделей для детекции объектов в режиме реального времени, поэтому она естественным образом подходит для задачи анализа видеопотока с камеры смартфона. Выбор был сделан после сравнения с другими подходами, включая SSDLite и Faster R-CNN. В результате удалось достичь высокой точности при скорости обработки, достаточной для работы на мобильных устройствах.

«Версия YOLOv8n (около 3 миллионов параметров) показала mAP50 = 0.914 и mAP50 95 = 0.717 при скорости обработки примерно 40 мс на кадр, а YOLOv8s - mAP50 = 0.9 при частоте около 22.6 кадров в секунду. Для задач стоматологической диагностики на клинических фотографиях близкие архитектуры уже демонстрируют сопоставимые результаты в научных исследованиях, в том числе на уровне публикаций в ведущих журналах по стоматологии и медицинскому ИИ. Поэтому выбор в пользу YOLOв8 — это сочетание практического опыта и существующей научной базы», — подчеркивает Денис Кривогуз.

Стоит отметить, что для обучения модели использовался публичный датасет стоматологических снимков, который предоставили стоматологи из Пакистана.

«Для каждого снимка стоматологи вручную отметили области кариозных поражений, что позволило использовать эти данные в качестве «золотого стандарта» при обучении нейросети. Без такой качественной разметки модель просто не смогла бы научиться отличать здоровые участки от патологических», — рассказывает Денис Кривогуз.

Первые результаты показали, что система может быть полезной. Во время одного из тестов система обнаружила подозрительную область у человека без жалоб. Позже стоматолог подтвердил наличие проблемы.

«Когда же алгоритм помог обнаружить проблему до появления симптомов, стало ясно, что даже в виде прототипа он уже может приносить практическую пользу», — делится Денис Кривогуз.

Однако путь от лаборатории к реальной жизни оказался непростым. Одной из главных сложностей стал разрыв между качественными клиническими изображениями и снимками, сделанными на обычный смартфон. Обучение и тестирование проводятся на профессиональных стоматологических снимках с контролируемым освещением, правильным углом и качественной оптикой. Реальный пользователь — это человек с обычным смартфоном, неровным освещением, ограниченным временем и не всегда идеальной техникой съёмки.

«При первом тесте мы наблюдали ложные срабатывания за пределами полости рта из-за артефактов освещения и бликов. С точки зрения алгоритма это «аномалии» на изображении, которые он поначалу ошибочно относит к патологии», — комментирует Денис Кривогуз.

Вторая сложность связана с этикой. Даже для неинвазивных тестов необходимо получать информированное согласие участников. Тем не менее команда строго придерживается стандартов медицинской этики, включая добровольность участия и право отказаться от эксперимента в любой момент.

Сегодня проект находится на стадии исследовательского прототипа, но уже демонстрирует потенциал для практического применения. В ближайших планах — создание полноценного мобильного приложения, которое позволит использовать технологию без специальных знаний обычному человеку. Параллельно команда готовит научную публикацию для международного журнала, чтобы пройти независимую экспертизу и подтвердить результаты на глобальном уровне. Такой подход отражает стратегию ЮФУ — создавать решения, которые выходят за рамки лабораторий и находят применение в реальной жизни.

«В этом смысле проект хорошо отражает подход, которого мы придерживаемся в Южном федеральном университете: делать не абстрактную науку «в стол», а решения, которые можно донести до конкретного человека - через смартфон, понятный интерфейс и простые сценарии применения. Для нас важно, чтобы результаты исследований выходили за пределы научных статей и работали в реальной жизни — будь то агросектор, климатические риски или, как в данном случае, здоровье и профилактика кариеса и делали жизнь людей лучше», — обращает внимание Денис Кривогуз.

И хотя искусственный интеллект не заменит стоматолога, он может сделать важное — вовремя подсказать, что пора обратить внимание на своё здоровье.
Текст: Елизавета Христич, ред: Ольга Молоткова, Юлия Сопрунова 
 

Южный федеральный университет, являясь участником программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и федерального проекта «Передовые инженерные школы» (нацпроект «Молодежь и дети»), концентрирует усилия на решении задач научно-технологического развития страны. В рамках этой работы университет на основе сетевой архитектуры взаимодействия создает производственно-технологические цепочки полного цикла для ответа на «большие вызовы». Ключевые направления развития охватывают ряд критических и сквозных технологий, которые лежат в основе трех ключевых стратегических технологических проектов вуза: «Технологии биоинженерии почв», «Технологии многофункциональной микроэлектроники и интеллектуальной сенсорики для биогибридных и киберфизических систем» и «Технологии ускоренной разработки и трансфера стратегически важных материалов в микро- и малотоннажное производство».