Сreating a Neural Network Model of Periodontal Risk Stratification
Authors: Самохвалова Д.Д. , Перова М.Д. , Севостьянов И.А. 
Published: December 2023

Введение. На сегодняшний день наблюдается значительное разнообразие мнений по оптимизации подходов к пародонтальной поддерживающей терапии (ППТ) из-за трудностей точной диагностики активности и течения патологического процесса в опорном аппарате зубов в отдаленные сроки. До сих пор не определены релевантные диагностические критерии, предусматривающие корректность прогноза воспалительно-деструктивного процесса в опорном аппарате зубов на отдаленную перспективу. Цель. Персонализировать поддерживающую терапию у ранее пролеченных пациентов с пародонтитом путем определения остаточного риска прогрессирования болезни методом нейросетевого моделирования. Материалы и методы. Для ретроспективного анализа использованы исходные данные и результаты наблюдений за пациентами с пародонтитом легкой, средней и тяжелой степени в течение 5 лет ≤ ППТ ≤ 20 лет после базового активного пародонтального лечения в трех стоматологических учреждениях г. Краснодара в период с 1999 по 2016 г. Результаты. Оценка показателей в сформированной когорте в целом продемонстрировала значимое улучшение в периоде 4–6 месяцев после активного пародонтального лечения: в 2,7 раза возрос уровень индивидуального ухода за полостью рта; увеличилось число зубов с нормализацией значений глубины зондирования; более чем в 2 раза снизилось число зубов с глубокими пародонтальными карманами, в 2,5 раза сократилось количество зубов с кровоточивостью десен; документирован рост числа дентальных имплантатов. Заключение. В клинической практике использование разработанного инструмента количественного прогнозирования может помочь стоматологам в принятии адекватных решений на основе быстро полученных данных, обеспечив персонализированный подход к назначению оптимального лечения для сохранения зубов на протяжении длительного времени.
Introduction. Today, there is a significant diversity of opinions on optimizing approaches to periodontal maintenance therapy (PPT) due to the difficulties of accurately diagnosing the activity and course of the pathological process in the supporting apparatus of the teeth in the long term. Relevant diagnostic criteria have not yet been determined that provide for the correct prognosis of the inflammatory-destructive process in the supporting apparatus of the teeth in the long term. Purpose. Personalize supportive therapy in previously treated periodontitis patients by determining the residual risk of disease progression by neural network modeling. Materials and methods. The material for the study was the data of a retrospective analysis of 109 medical records of patients treated for periodontitis (APT) in the period from 1999 to 2016. The follow-up period in the framework of supportive periodontal therapy (SPT) was 5 years ≤ SPT ≤ 20 years. Results. Evaluation of indicators in the formed cohort as a whole demonstrated a significant improvement in the period 4-6 months after the APL: the level of individual oral care increased by 2.7 times; the number of teeth increased with normalization of probing depth values; there was a more than 2-fold decrease in the number of teeth with deep periodontal pockets, and a 2.5-fold decrease in the number of teeth with bleeding gums; An increase in the number of dental implants has been documented. Conclusion. In clinical practice, the use of the developed quantitative forecasting tool can help dentists in making adequate clinical decisions based on quickly obtained data to preserve teeth of natural bite for a long time.