Resumen de Artificial intelligence's emerging role in oral oncology

Dipanshu Aggarwal, Devi Charan Shetty

• español

  https://www.doi.org/10.53766/AcBio/2022.12.24.05 La Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación están proporcionando nuevos horizontes en la investigación y la ciencia aplicada. El objetivo de este estudio fue determinar el nivel de conocimiento, las actitudes y las perspectivas futuras sobre la IA entre los estudiantes y profesionales de odontología y su aplicación en la patología digital. Se llevó a cabo una encuesta con un cuestionario entre los estudiantes de odontología de grado y postgrado y los profesores/clínicos a través de Google Forms. Se clasificó en secciones con el objetivo de determinar los conocimientos, las actitudes y las perspectivas futuras de la IA y sus posibles aplicaciones en patología. La identidad de los encuestados se mantuvo en el anonimato. Un total de 200 personas respondieron a la encuesta, con 136 mujeres y 64 hombres con una media de 24 años. En el estudio participaron 125 estudiantes de grado, 44 de postgrado y 31 profesores/clínicos. El 73,5% sabía que la IA podría utilizarse en medicina. Según el 87,5%, debería incorporarse al plan de estudios. El 79% cree que desempeñará un papel importante en la planificación del diagnóstico y el tratamiento en el futuro. Aunque los participantes tienen un conocimiento limitado de la IA, están deseosos de aprender más sobre ella. Los participantes se mostraron optimistas y creen que la IA tendrá una influencia beneficiosa en la práctica médica en el futuro. Los enfoques y las tendencias de desarrollo de la Inteligencia Artificial se centrarán en el aprendizaje automático basado en los datos adquiridos a partir de las modalidades de diagnóstico más recientes, como la multiómica (por ejemplo, la genómica, la metabolómica) y las tecnologías de imagen, especialmente en áreas en las que faltan métodos de detección objetivos. Por último, es necesario desarrollar normas y leyes mundiales y nacionales para acelerar el uso y la difusión de la IA en la salud y la medicina. Será útil para pronosticar el pronóstico, la recurrencia y la tasa de supervivencia de los pacientes con cáncer oral y también para predecir la transformación maligna de la lesión premaligna en pacientes de alto riesgo.

• English

  Artificial Intelligence (AI) and its application is providing new horizons in research and applied science. The goal of this study was to determine the level of awareness, attitudes, and future perspectives about AI among dental students and professionals and its application in digital pathology. A questionnaire survey was conducted among Undergraduate and Postgraduate dental students and Faculty/Clinicians through Google Forms. It was categorised into sections with the objective of determining knowledge, attitudes, and future perspectives of AI and its potential applications in pathology. The responders' identities were kept anonymous. A total of 200 people responded to the poll, with 136 females and 64 males with an average of 24 years. The study included 125 Undergraduates, 44 Post graduate students, and 31 Faculty/Clinicians. 73.5 % were aware that AI might be utilised in medicine. According to 87.5 %, it should be incorporated in the curriculum. 79 % feel it will play an important role in diagnostic and treatment planning in the future. Although the participants have a limited understanding of AI, they are eager to learn more about it. Participants expressed optimism, believing that AI will have a beneficial influence on medical practise in future. Artificial Intelligence approaches and development trends will focus on machine learning based on data acquired from the most recent diagnostic modalities, such as multi-omics (e.g., genomics, metabolomics) and imaging technologies, especially in areas where objective detection methods are missing. Finally, developing global and national standards and laws is required to accelerate the use and spread of AI in health and medicine. It will be useful in forecasting the prognosis, recurrence, and survival rate of oral cancer patients and also to predict the malignant transformation of pre-malignant lesion in high-risk patients.