Sztuczna inteligencja nie jest już ciekawostką technologiczną, ale coraz częściej narzędziem stosowanym w codziennej pracy w stomatologii. Z badania przeprowadzonego w Kanadzie, USA i Wielkiej Brytanii wynika, iż 32% tamtejszych lekarzy dentystów korzysta już z przynajmniej jednego narzędzia AI, a kolejne 38% zamierza wdrożyć takie rozwiązania. Oznacza to, iż w praktyce niemal 7 na 10 lekarzy jest już na etapie używania lub testowania sztucznej inteligencji w swoim gabinecie.
AI nie zastępuje lekarza w diagnostyce – przynajmniej na razie – ale przede wszystkim wspiera interpretację obrazów RTG. Jak wykazano, aż 82% użytkowników AI wspiera się algorytmami przy analizie radiogramów. Na kolejnych miejscach znajdują się wsparcie w planowaniu leczenia (36%) oraz komunikacja z pacjentem.
To pokazuje wyraźny trend: sztuczna inteligencja zaczyna od najbardziej „czasochłonnej i obarczonej ryzykiem błędu” części diagnostyki. Nie jest to przypadek. Badania pokazują, iż choćby doświadczeni lekarze mogą różnić się w interpretacji tych samych zdjęć RTG, a zgodność ocen bywa zaskakująco niska.
Jednocześnie tylko 2% dentystów deklaruje, iż ufa AI bardziej niż własnej ocenie klinicznej. To oznacza jedno: sztuczna inteligencja pełni dziś rolę wsparcia diagnostycznego, a nie decydenta. W praktyce mamy więc model hybrydowy – lekarz pozostaje odpowiedzialny za diagnozę, a algorytm działa jako dodatkowe narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji.
Szybciej czy dokładniej? AI zmienia tempo pracy, ale nie hierarchię decyzji
Największa zmiana, jaką sztuczna inteligencja wprowadza w stomatologii, dotyczy nie tyle samej diagnostyki, ile efektywności pracy. W części systemów analizujących zdjęcia radiologiczne AI potrafi skrócić czas interpretacji obrazu choćby o kilkadziesiąt procent, a w niektórych badaniach wskazuje się na wyraźny wzrost wykrywalności zmian w porównaniu z pracą bez wsparcia algorytmów.
Jednocześnie pojawia się wyraźna bariera psychologiczna i zawodowa. Mimo rosnącej popularności technologii większość lekarzy nie jest gotowa oddać kontroli algorytmom. Dane pokazują, iż zaufanie do AI wciąż pozostaje bardzo ograniczone i silnie podporządkowane doświadczeniu klinicznemu.
Prowadzi to do interesującego zjawiska: im częściej sztuczna inteligencja jest używana, tym bardziej rośnie jej rola pomocnicza, a nie decyzyjna. W efekcie zamiast „automatyzacji stomatologii” obserwujemy raczej jej „wspomaganie”.
Rynek AI w stomatologii rośnie, ale prawdziwa rewolucja dopiero przed nami
Eksperci przewidują, iż rynek sztucznej inteligencji w stomatologii może wzrosnąć z około 530 mln dolarów do ponad 11 mld dolarów do 2030 r. To oznacza wzrost kilkunastokrotny w ciągu jednej dekady. Co istotne, rozwój nie dotyczy już tylko radiologii. Nowe systemy obejmują analizę zdjęć 3D, planowanie leczenia, a choćby wsparcie diagnostyki, w której AI łączy dane z różnych badań obrazowych oraz historię pacjenta.
Jednocześnie pojawiają się nowe pytania: jak standaryzować wyniki, kto ponosi odpowiedzialność za błędną interpretację oraz gdzie kończy się wsparcie technologiczne, a zaczyna decyzja kliniczna.
Na razie odpowiedź jest jedna: AI nie zastępuje dentysty, ale coraz częściej staje się jego „drugim okiem” – w dodatku takim, które nigdy się nie męczy i analizuje obraz w sposób, którego człowiek nie jest w stanie w pełni odtworzyć.
Badanie portalu DentalReviewed.com zostało przeprowadzone pomiędzy lutym a kwietniem 2026 r. Wzięło w nim udział 300 lekarzy dentystów.
Źródła: https://www.oralhealthgroup.com/
https://dentalreviewed.com/
Jakie mogą być zastosowania sztucznej inteligencji w radiologii stomatologicznej? – W tej chwili sztuczna inteligencja pozwala na przeprowadzenie segmentacji, superimpozycji, badań przed i po terapii, a także przewidywanie wyników, jakie możemy uzyskać po leczeniu ortodontycznym czy chirurgicznym – mówi dr hab. n. med. Piotr Regulski, prodziekan Wydziału Lekarsko-Stomatologicznego WUM, pracownik Zakładu Radiologii Stomatologicznej i Szczękowo-Twarzowej oraz kierownik Pracowni Obrazowania Cyfrowego i Wirtualnej Rzeczywistości WUM, autor ponad 50 artykułów naukowych i wystąpień zjazdowych, który w swojej pracy naukowo-badawczej zajmuje się m.in. algorytmami sztucznej inteligencji i metodami przetwarzania obrazów medycznych.
