AI Bantu Pilihkan 'Resep' Terbaik untuk Tambalan Gigi

Gigisehat - Tambalan gigi mungkin terlihat sederhana, tapi material yang menyusunnya adalah hasil penelitian panjang. Kini, kecerdasan buatan (AI) mulai dilibatkan untuk mempercepat proses itu.

Peneliti di UT Health San Antonio dan University of Texas di San Antonio (UTSA) sedang melatih AI agar mampu memprediksi kinerja komposit gigi, material yang digunakan dalam tambalan dan berbagai restorasi gigi lainnya.

Tujuan mereka jelas: membangun model pembelajaran mesin yang bisa menilai seberapa baik komposit gigi komersial bertahan dalam kondisi klinis nyata.

Baca Juga: 20 Fakultas Kedokteran Gigi Terbaik di Indonesia Bisa Jadi Pilihan

“Sangat sedikit penelitian yang menyediakan data perbandingan silang yang dibutuhkan model pembelajaran mesin,” ujar Kyumin Whang, Profesor Endowed Barry K. Norling dalam Kedokteran Gigi Komprehensif di UT Health San Antonio.

“Meskipun terdapat ribuan makalah tentang komposit gigi, sebagian besar fokus pada material baru atau material paten yang diuji dalam kondisi laboratorium tertentu.”

Dari Ribuan Data Jadi Peta Digital

Whang bersama Yu Shin Kim, profesor madya di Fakultas Kedokteran Gigi UT Health San Antonio, menggandeng Mario Flores, profesor teknik elektro dan komputer serta teknik biomedis di UTSA.

Kolaborasi lintas disiplin ini berhasil mengumpulkan data dari 240 komposit gigi komersial untuk dianalisis.

Penelitian yang terbit di Journal of Dental Research ini menjadi salah satu upaya langka yang memadukan AI dengan material restorasi gigi.

Untuk membangun kumpulan data yang solid, tim meninjau lebih dari 200 studi ilmiah dan menyaring informasi tentang 321 komposit gigi.

Setiap material memiliki 28 jenis aditif, bahan-bahan kecil yang memengaruhi kekuatan, kemampuan poles, hingga daya rekat dan 17 parameter kinerja, termasuk penyusutan, ketahanan fraktur, dan daya tahan jangka panjang.

AI Sebagai Asisten Peneliti

Analisis awal menunjukkan AI mampu mengenali sifat material mana yang paling penting untuk keberhasilan klinis.

Jika data semakin lengkap, algoritma ini bisa menjadi semacam “asisten digital” yang menyaring ribuan kombinasi material menjadi hanya segelintir opsi terbaik.

“Setelah model-model ini lebih akurat, kami akan dapat menentukan sifat-sifat yang diinginkan, dan model AI akan merekomendasikan kecocokan formulasi,” jelas Whang.

“Ini akan mempersempit pilihan dari ribuan kemungkinan kombinasi menjadi beberapa kombinasi yang ditargetkan, secara drastis mengurangi waktu dari konsep hingga penggunaan klinis.”

Menuju Platform Terbuka

Langkah berikutnya, para peneliti ingin membangun platform akses terbuka.

Dengan begitu, perusahaan maupun lembaga riset bisa memasukkan data formulasi komposit mereka sendiri dan langsung menerima prediksi kinerja material.

Baca Juga: Peneliti Jepang Temukan Obat Bantu Tumbuhkan Kembali Gigi

Jika berhasil, AI tidak hanya akan mempercepat inovasi tambalan gigi, tetapi juga membuka peluang munculnya material khusus yang lebih tahan lama dan sesuai kebutuhan pasien.***