СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ЗАСТОСУВАННЯ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СТОМАТОЛОГІЧНІЙ ОСВІТІ ТА ПРАКТИЧНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ СТОМАТОЛОГА (ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ)

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32689/2663-0672-2026-1-6

Ключові слова:

штучний інтелект, цифрові технології, навчальні симулятори, інновації у стоматології, цифрова медицина, віртуальна реальність

Анотація

Актуальність. Цифрові технології та штучний інтелект все активніше входять не тільки у повсякденне життя кожної людини, але і в медицину, зокрема й у стоматологічну практику та освіту. Особливо швидко розвиваються технології штучного інтелекту, які відкривають нові можливості для навчання майбутніх стоматологів і полегшують роботу лікарів на практиці. Штучний інтелект уже використовують для аналізу рентгенівських знімків, прогнозування результатів лікування та створення індивідуальних планів стоматологічного лікування. Впровадження систем інтелектуального навчання та віртуальної реальності в стоматологічну освіту та використання штучного інтелекту в практиці є не лише сучасною та актуальною темою, а й необхідною умовою підготовки майбутніх фахівців в стоматології, здатних ефективно працювати в умовах сучасної цифрової медицини. Мета дослідження. Проаналізувати можливості та перспективи застосування штучного інтелекту в системі підготовки студентів стоматологічних факультетів, а також оцінити його вплив на підвищення ефективності клінічної практики лікарів-стоматологів у контексті цифровізації медичної галузі. Матеріали та методи. З метою формування первинної вибірки наукових джерел було здійснено пошук публікацій із використанням сервісу Google Scholar, PubMed, ResearchGate, а також електронних баз провідних рецензованих журналів з набором ключових слів. Результати досліджень та їх обговорення. Аналіз доступних систематичних оглядів свідчить, що використання штучного інтелекту в навчанні студентів стоматологів підвищує якість навчання, а використання в клінічній практиці покращує точність діагностики, сприяючи персоналізованому підходу та більш ефективному лікуванню пацієнтів. Висновки. Використання штучного інтелекту в роботі лікаря-стоматолога допомагає покращити діагностику та планування, оскільки дозволяє автоматично аналізувати діагностичні зображення та створювати персоніфіковані плани лікування. Застосування цифрових протоколів та автоматизованих технологій дозволяє розробляти особисті плани лікування, що збільшує їх ефективність. Незважаючи на переваги, успішне застосування таких технологій вимагає ретельної перевірки моделей, адаптації до індивідуальних клінічних потреб та врахування етичних і правових аспектів.

Посилання

Algarni, Y.A., Saini, R.S., Vaddamanu, S.K., Quadri, S.A., Gurumurthy, V., Vyas, R., Baba, S.M., Avetisyan, A., Mosaddad, S.A., & Heboyan, A. (2024). The impact of virtual reality simulation on dental education: A systematic review of learning outcomes and student engagement. Journal of dental education, 88, 1–14.

Amisha, Malik, P., Pathania, M., Rathaur, V.K.. (2019). Overview of artificial intelligence in medicine. Journal of Family Medicine and Primary Care, 8(7), 2328–2331.

Arik, S.O., Ibragimov, B., Xing, L. (2017). Fully automated quantitative cephalometry using convolutional neural networks. Journal of Medical Imaging, 4(1), 014501.

Badawy, M.K., Carrion, D., Mahesh, M. (2025). Medical physicists at the forefront of multidisciplinary AI integration in healthcare. Phys Med, 135, 105007.

Baniasadi, T., Ayyoubzadeh, S.M., Mohammadzadeh, N. (2020). Challenges and Practical Considerations in Applying Virtual Reality in Medical Education and Treatment. Oman Medical Journal, 35(3), e125.

Claman, D., Sezgin, E. (2024). Artificial Intelligence in Dental Education: Opportunities and Challenges of Large Language Models and Multimodal Foundation Models. JMIR Medical Education, 10, e52346.

CranioCatch. (n.d.). AI in Dentistry Education. Доступно на: https://www.craniocatch.com/en/blogs/ai-dentistry-education (Активне посилання на період 15.03.2026).

Dunkel, L., Fernandez-Luque, L., Loche, S., Savage, M.O. (2021). Digital technologies to improve the precision of paediatric growth disorder diagnosis and management. Growth Hormone & IGF Research, 59, 101408.

Elgarba, B.M., Fontenele, R.C., Tarce, M., Jacobs, R. (2024). Artificial intelligence serving pre-surgical digital implant planning: A scoping review. Journal of dentistry, 143, 104862.

Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B. et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24–29.

Gao, S., Wang, X., Xia, Z., Zhang, H., Yu, J., Yang, F. (2025). Artificial Intelligence in Dentistry: A Narrative Review of Diagnostic and Therapeutic Applications. Med Sci Monit, 8(31), e946676.

Goumballa, N., de-Oliveira, F., Frandon, J., Coisy, F., Goupil, J., Longueville, F., Daladouire, C., Grandpierre, R.G., Beregi, J.P. (2025). Trends in radiology requests and emergency admissions: a 10-year retrospective study in a university hospital. J Epidemiol Popul Health, 73(3), 203108.

Gracea, R.S., Winderickx, N., Vanheers, M., Hendrickx, J., Preda, F., Shujaat, S., Cadenas de Llano-Pérula, M., Jacobs R. (2025). Artificial intelligence for orthodontic diagnosis and treatment planning: A scoping review. Journal of dentistry, 152, 105442.

Hung, M., Voss, M.W., Rosales, R.M. et al. (2019). Application of machine learning for diagnostic prediction in dental care: A systematic review. PLOS ONE, 16(5), e0251521.

IBM Corporation. (2024). IBM Think. Artificial Intelligence in Medicine. https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence-medicine (Активне посилання на період 15.03.2026).

Iosif, L., Țâncu, A.M., Amza, O.E., Gheorghe, G.F., Dimitriu, B., Imre, M. (2024). Artificial intelligence in prosthetic dentistry: A narrative review Bridging Established Knowledge and Innovation Gaps Across Regions and Emerging Frontiers. Prosthesis, 6(6), 1281–1299.

Jaskari, J., Sahlsten, J., Järnstedt, J. et al. (2020). Deep Learning Method for Mandibular Canal Segmentation in Dental Cone Beam Computed Tomography Volumes. Scientific reports, 10(1), 5842.

Joda, T., Waltimo, T., Probst-Hensch, N., Pauli-Magnus, C., Zitzmann, N.U. (2019). Health Data in Dentistry: An Attempt to Master the Digital Challenge. Public Health Genomics, 22(1–2), 1–7.

Khanagar, S.B., Al-Ehaideb, A., Maganur, P.C., Vishwanathaiah, S., Patil, S., Baeshen, H.A., Sarode, S.C., Bhandi, S. (2021). Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry – A systematic review. Journal of dental sciences, 16(1), 508–522.

Kunz, F., Stellzig-Eisenhauer, A., Zeman, F., Boldt, J. (2020). Artificial intelligence in orthodontics : Evaluation of a fully automated cephalometric analysis using a customized convolutional neural network. Journal of orofacial orthopedics, 81(1), 52-68.

Lampropoulos, G., Kinshuk. (2024). Virtual reality and gamification in education: a systematic review. Education Tech Research Dev, 72, 1691–1785.

Lee J.H., Kim D.H., Jeong S.N., Choi S.H. (2018). Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. Journal of Dentistry, 77, 106–111.

Lee, S.J., Poon, J., Jindarojanakul, A., Huang, C.C., Viera, O., Cheong, C. W., Lee, D. (2025). Artificial intelligence in dentistry: Exploring emerging applications and future prospects. Journal of Dentistry, 155, 105648.

Mangano, F.G., Admakin, O., Lerner, H., Mangano, C. (2023). Artificial intelligence and augmented reality for guided implant surgery planning: A proof of concept. Journal of dentistry, 133, 104485.

Mangano, F.G., Veronesi, G., Hauschild, U., et al. (2016). Trueness and precision of four intraoral scanners in oral implantology: A comparative in vitro study. PLOS ONE, 11(9), e0163107.

Mansoory, M., Azizi, S.M., Mirhosseini F. et al. (2022). A study to investigate the effectiveness of the application of virtual reality technology in dental education. BMC Med Educ, 22, 457.

Maspero, C., Abate, A., Cavagnetto, D., El Morsi, M., Fama, A., Farronato, M. (2020). Available Technologies, Applications and Benefits of Teleorthodontics. A Literature Review and Possible Applications during the COVID-19 Pandemic. Journal of Clinical Medicine, 9(6), 1891.

Mohammad-Rahimi, H., Motamedian, S.R., Rohban, M.H., Krois, J., Uribe, S.E., Mahmoudinia, E., Rokhshad, R., Nadimi, M., Schwendicke, F. (2022). Deep learning for caries detection: A systematic review. Journal of dentistry, 122, 104115.

Monill-González, A., Rovira-Calatayud, L., d’Oliveira, N.G., Ustrell-Torrent, J.M. (2021). Artificial intelligence in orthodontics: Where are we now? A scoping review. Orthodontics & craniofacial research, 24(2), 6–15.

Pauwels, R. (2026). Artificial Intelligence in Dental Diagnostics and Treatment Planning: General Principles, Current State, and Future Perspectives. Aktuel Nordisk Odontologi, 51(1), 7–23.

Rajan, R.S., Kumar, H.S., Sekhar, A., Nadakkavukaran, D., Feroz, S.M., Gangadharappa, P. (2024). Evaluating the Role of AI in Predicting the Success of Dental Implants Based on Preoperative CBCT Images: A Randomized Controlled Trial. Journal of pharmacy & bioallied sciences, 16(1), 886–888.

Ramesh, A.N., Kambhampati, C., Monson, J.R., Drew, P.J. (2004). Artificial intelligence in medicine. Annals of the Royal College of Surgeons of England, 86(5), 334–8.

Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. (2021). UNESCO. Доступно на: https://unes-doc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455 (Активне посилання на період 15.03.2026).

Saenko, M. S. (2022). Shtuchnyi intelekt: sutnist, suchasnyi stan rozvytku ta mozhlyvosti yoho zastosuvannia u medytsyni. Develompent of natural sciences as a basis of new achievements in medicine, 270–275.

Satapathy, S. K., Kunam, A., Rashme, R., Sudarsanam, P.P., Gupta, A., Kumar, H. S. K. (2024). AI-Assisted Treatment Planning for Dental Implant Placement: Clinical vs AI-Generated Plans. Journal of pharmacy & bioallied sciences, 16(1), 939–941.

Schwendicke, F., Samek, W., Krois J. (2020). Artificial intelligence in dentistry: Chances and challenges. Journal of Dental Research, 99(7), 769–774.

Siddarthan, I.J., Huang, C., Kumar, P., Rubin, J.E., White, R.S., Mehta, N., Jotwani, R. (2025). Virtual Reality for Pre-Procedural Planning of Interventional Pain Procedures: A Real-World Application Case Series. J Clin Med, 14(9), 3019.

Simodont Dental Trainer. (n.d.). Доступно на: https://www.simodontdentaltrainer.com/ (Активне посилання на період 15.03.2026).

SIMtoCARE Dente. (n.d.). Simtocare – Dental Simulation Solutions. Доступно на: https://www.simtocare.com (Активне посилання на період 15.03.2026).

Thurzo, A., Strunga, M., Urban, R., Surovková, J., Afrashtehfar, K.I. (2023). Impact of Artificial Intelligence on Dental Education: A Review and Guide for Curriculum Update. Education Sciences, 13(2), 150.

Topol, E.J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25, 44–56.

Virteasy Dental. (n.d.). HRV Simulation. Доступно на: https://virteasy.com/virteasy-dental (Активне посилання на період 15.03.2026).

Waller M., Stotler C. (2018). Telemedicine: a Primer. Current Allergy and Asthma Reports, 18(10), 54.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-06-05

Як цитувати

Білинський, О. Я., Слинько, Ю. О., Данко, Е. М., Ізай, М. Е., & Гангур, І. Ю. (2026). СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ЗАСТОСУВАННЯ ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СТОМАТОЛОГІЧНІЙ ОСВІТІ ТА ПРАКТИЧНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ СТОМАТОЛОГА (ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ). Сучасна медицина, фармація та психологічне здоров’я, (1(23), 52-59. https://doi.org/10.32689/2663-0672-2026-1-6

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

Особливість: Цей модуль вимагає, щоб був увікнений хоча б один модуль статистики/звітів. Якщо ваші модулі статистики повертають більше однієї метрики, то, будь ласка, також оберіть головну метрику на сторінці налаштування сайту адміністратором та/або на сторінках налаштування менеджера журналу.