Верховский А.Е.

ФГБОУ ВО «Смоленский государственный медицинский университет»

Апресян С.В.

Институт цифровой стоматологии Медицинского института РУДН им. Патриса Лумумбы

Степанов А.Г.

Институт цифровой стоматологии Медицинского института РУДН им. Патриса Лумумбы

Обзор современных цифровых методов идентификации личности с применением технологии искусственного интеллекта в судебной стоматологии

Авторы:

Верховский А.Е., Апресян С.В., Степанов А.Г.

Подробнее об авторах

Журнал: Стоматология. 2024;103(6): 79‑82

Прочитано: 1278 раз


Как цитировать:

Верховский А.Е., Апресян С.В., Степанов А.Г. Обзор современных цифровых методов идентификации личности с применением технологии искусственного интеллекта в судебной стоматологии. Стоматология. 2024;103(6):79‑82.
Verkhovskiy AE, Apresyan SV, Stepanov AG. A review of modern digital personal identification methods using artificial intelligence technology in forensic dentistry. Stomatology. 2024;103(6):79‑82. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/stomat202410306179

Рекомендуем статьи по данной теме:
Раз­ра­бот­ка прог­рам­мно­го обес­пе­че­ния на ос­но­ве ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та для циф­ро­вой оцен­ки ре­па­ра­тив­ной ре­ге­не­ра­ции кос­тной тка­ни. Вос­ста­но­ви­тель­ные би­отех­но­ло­гии, про­фи­лак­ти­чес­кая, циф­ро­вая и пре­дик­тив­ная ме­ди­ци­на. 2025;(1):19-24
Воз­мож­нос­ти ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при рас­се­ян­ном скле­ро­зе. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2025;(5):14-21

Сегодня искусственный интеллект проникает во все сферы человеческой жизнедеятельности благодаря эволюционной изобретательности и адаптационной пытливости человеческого ума. Искусственный интеллект является всеобъемлющим научным разделом, реализуемым через широкий спектр методов и методологий, предназначенных для создания специальных интеллектуальных систем [1]. Интеллектуальные системы, в свою очередь, способны выполнять привычные задачи человеческого интеллекта по решению широкого спектра проблем: обучения, планирования, распознавания, восприятия и многие другие [2]. Для получения обширных баз информационных данных искусственный интеллект использует нейронные сети, основанные на структуре человеческого мозга [3]. С помощью автоматической идентификации и процессов извлечения признаков из необработанных данных алгоритмы глубокого обучения способны прогнозировать события и предлагать решения, распознавать изображения и речь, обрабатывать естественный язык.

Цель исследования — на основании данных литературы изучить возможности применения искусственного интеллекта в практике судебной стоматологической идентификации личности.

Материал и методы

Поиск литературы проводился в электронных базах данных PubMed и e-Library, по ключевым словам: «искусственный интеллект», «идентификация личности», «судебная стоматология», «artificial intelligence», «personal identification», «forensic dentistry». Статьи включали в обзор по следующим критериям: публикации на английском или русском языке; обзоры литературы; клинические или экспериментальные исследования. Критериями исключения были: отсутствие полного текста; статьи, не связанные с вопросами искусственного интеллекта и идентификации личности. В рамках исследования из предложенных 284 отобрано 26 публикаций, отвечающих указанным критериям включения.

Применение искусственного интеллекта в судебной медицине

Судебная медицина представляет собой отрасль медицины, объединяющую медицинские и правовые аспекты с практическим применением медицинских знаний, навыков и компетенций в судебных и юридических целях [4]. Так, в рамках судебных расследований с помощью алгоритмов искусственного интеллекта проводится анализ результатов вскрытия и диагностических данных, идентификация характера травм, заболеваний, оценки посмертных интервалов и причины смерти [5, 6]. При помощи обученного искусственного интеллекта на основании имеющихся данных возможна оценка возраста и пола исследуемого субъекта [7]. Алгоритмы искусственного интеллекта обучены распознавать черты лица и сравнивать их с информационной базой данных известных преступников. Искусственный интеллект применяется в судебной токсикологии для автоматизированного экспресс-анализа исследуемых тест-образцов посредством коммуникации с робототехникой [8]. Интеллектуальный анализ данных, неофициально известный как omics, реализуется в различных областях биологии: геномике, протеомике, метаболомике, феноменологии и транскриптомике [9,10]. Компьютерная интеллектуальная автоматизация используется для анализа отпечатков пальцев и проверки их по информационным базам данных. Алгоритмы искусственного интеллекта используются в криминалистике с целью оценки аудиозаписей выстрелов для определения типа огнестрельного оружия и количества произведенных им выстрелов [11].

Применение искусственного интеллекта для оценки возраста и пола

Одним из актуальных вопросов судебной медицины и судебной стоматологии в частности является определение возраста субъекта [12]. С целью точной оценки возраста чаще всего используют сочетание антропологических и современных биохимических методик [13]. Искусственный интеллект обучен распознавать физиологические особенности лица человека для дальнейшей идентификации личности и оценки возраста анализируемого индивидуума. При этом он способен создавать прогностические модели для оценки возраста человека на основе имеющихся индивидуальных антропометрических данных. Приводятся сведения об использовании искусственного интеллекта и нейронных сетей для анализа рентгенологических снимков и компьютерной томографии зубов и челюстей с целью дальнейшего определения возраста и пола человека [14]. Кроме того, искусственный интеллект используется для виртуального анализа художественных изображений лица человека, фотографий, оценочной детализации морщин, текстуры кожи и иных визуальных микропризнаков [15].

Подчеркивая интерес ученых к проблеме определения пола, многие авторы отмечают необходимость использования комплексного анализа с обязательным включением стоматологического раздела в качестве приоритетного направления.

Применение искусственного интеллекта в судебной стоматологии

Известно, что уникальность морфофункциональных особенностей зубов является одним из основных критериев достоверности процесса идентификации личности [16]. В случаях сильного повреждения останков и невозможности применения базовых методов идентификации исследование аутентичных признаков рельефа, размера и формы коронок зубов является иногда единственной возможностью исследования [17]. В доступной научной литературе приводятся сведения о нескольких актуальных способах реализации технологии искусственного интеллекта в практике дентальной идентификации: идентификация отдельных зубов и челюстно-лицевой области в целом посредством компьютерного анализа рентгенологических изображений [18], виртуальная 3D-реконструкция лица, зубов и челюстей, изучение стоматологических баз информационных данных, оценка возраста и пола исследуемых лиц, автоматизация отдельных операционных задач и прогностическая аналитика [19, 20]. Так, многие исследователи констатируют точность и надежность применения искусственного интеллекта при идентификации показателей принадлежности зубов на дентальных рентгенограммах [21]. Кроме того, в последнее время появляется все больше научно-практических исследований, указывающих на возможность распознавания искусственным интеллектом типов зубных имплантатов на рентгенологических снимках [22, 23]. Известны сведения об использовании искусственного интеллекта для сравнительного идентификационного анализа стоматологических баз данных посредством поиска и сопоставления имеющихся документальных записей. Искусственный интеллект реализован в процессе создания 3D-моделей зубов и челюстей, которые могут помочь в реконструкции лица по неопознанным останкам [24, 25]. Современные технологии искусственного интеллекта существенно оптимизировали процесс анализа следов укуса. Так, исследователи сообщают о возможностях компьютерной обработки и улучшения полученных изображений с целью углубленного анализа и детализации характерных клинических особенностей. Расширены возможности виртуального сопоставления и сравнительной оценки следов укуса с данными стоматологического статуса, содействующие в сборе доказательств судебного производства [26]. В образовательной практике подготовки специалистов судебной стоматологии чат-боты на базе искусственного интеллекта применяются для интерактивного обучения экспертов.

Заключение

Таким образом, потенциальные возможности развития и перспективы практического применения искусственного интеллекта для решения задач судебной стоматологии и повышения качества предоставляемых доказательств в судебных делах весьма велики. Обладая повышенной точностью, быстротой и эффективностью, искусственный интеллект содействует улучшению результативности процедуры анализа большого объема стоматологических данных за счет автоматизации решаемых задач и интеллектуальной детализации исходных данных. Резюмируя, следует отметить необходимость создания исчерпывающей нормативно-правовой базы и средств контроля с целью снижения потенциального риска возможных негативных последствий разработки и внедрения систем искусственного интеллекта в судебной медицине и судебной стоматологии. Несомненно, что первостепенную роль в вопросах стоматологической идентификации должен играть высококвалифицированный узкопрофильный специалист, а технология искусственного интеллекта должна обладать вспомогательным предназначением концептуального инновационного инструмента.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Ahmed Alaa El-Din E. Artifical Intelligence in Forensic Science: invasion or revolution? Egypt Soc Clin Toxicol J. 2022;10(2):20—32.  https://doi.org/10.21608/esctj.2022.158178.1012
  2. Атабеков А.Р. Обеспечение автономности принятия решения искусственный интеллектом для целей публичных правоотношений. Административное и муниципальное право. 2023;1:29-36.  https://doi.org/10.7256/2454-0595.2023.1.39893
  3. Гусев А.В. Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения. Искусственный интеллект в здравоохранении. 2017;3:92-105. 
  4. Андреева С.Н., Салагай О.О. Анализ особенностей судебно-медицинских экспертиз по стоматологии на основании изучения судебной практики за 2013-2022 гг. Судебно-медицинская экспертиза. 2023;66(1):5-8.  https://doi.org/10.17116/sudmed202366011
  5. Verma AK, Kumar S, Bhattacharya S. Identification of a person with the help of bite mark analysis. J Oral Biol Craniofacial Res. 2013;3(2):88-91. PMID: 25737891. https://doi.org/10.1016/j.jobcr.2013.05.002
  6. Ilhan B, Lin K, Guneri P, Wilder-Smith P. Improving Oral Cancer Outcomes with Imaging and Artificial Intelligence. J Dent Res. 2020;99(3):241-248.  https://doi.org/10.1177/0022034520902128
  7. Золотенкова Г.В., Рогачев А.И., Пиголкин Ю.И., Эделев И.С., Борщевская В.Н., Cameriere R. Классификация возраста в судебной медицине с использованием методов машинного PMID: 35992998. https://doi.org/10.17691/stm2022.14.1.02
  8. Ortiz AG, Soares GH, da Rosa GC, Biazevic MGH, Michel-Crosato E. A pilot study of an automated personal identification process: Applying machine learning to panoramic radiographs. Imaging Sci Dent. 2021;51(2):187-193.  https://doi.org/10.5624/isd.20200324
  9. Максимов В.Ю., Клышинский Э.С., Антонов Н.В. Проблема понимания в системах искусственного интеллекта. Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2016.1:43-60. 
  10. Leone M. From Fingers to Faces: Visual Semiotics and Digital Forensics. Int J Semiot Law Rev Int Semiot Jurid. 2021;34(2):579-599.  https://doi.org/10.1007/s11196-020-09766-x
  11. Ghioni R, Taddeo M, Floridi L. Open source intelligence and AI: a systematic review of the GELSI literature. AI Soc. 2023;28:1-16.  https://doi.org/10.1007/s00146-023-01628-x
  12. Li Y, Huang Z, Dong X, Liang W, Xue H, Zhang L, et al. Forensic age estimation for pelvic X-ray images using deep learning. Eur Radiol. 2019;29(5): 2322-2329. https://doi.org/10.1007/s00330-018-5791-6
  13. Jayakrishnan JM, Reddy J, Vinod Kumar RB. Role of forensic odontology and anthropology in the identification of human remains. J Oral Maxillofac Pathol JOMFP. 2021;25(3):543-547.  https://doi.org/10.4103/jomfp.jomfp_81_21
  14. Alekhya G Iruvuri, Gouthami Miryala, Yusuf Khan, Nishaalini T Ramalingam, Bharath Sevugaperumal, Mrunmayee Soman, Aishwarrya Padmanabhan. Revolutionizing Dental Imaging: A Comprehensive Study on the Integration of Artificial Intelligence in Dental and Maxillofacial Radiology. Cureus. 2023;15(12):50292. https://doi.org/10.7759/cureus.50292
  15. Ogawara T, Usui A, Homma N, Funayama M. Diagnosing Drowning in Postmortem CT Images Using Artificial Intelligence. Tohoku J Exp Med. 2022;259(1):65-75.  https://doi.org/10.1620/tjem.2022.J097
  16. Шанина А.Ю. Применение искусственного интеллекта в стоматологии. Стоматология. 2023;6(132):1-5.  https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.132.40
  17. Asiri AF, Altuwalah AS. The role of neural artificial intelligence for diagnosis and treatment planning in endodontics: A qualitative review. Saudi Dent J. 2022;34(4):270-281. PMID: 35692236. https://doi.org/10.1016/j.sdentj.2022.04.004
  18. Banar N, Bertels J, Laurent F, Boedi RM, De Tobel J, Thevissen P, et al. Towards fully automated third molar development staging in panoramic radiographs. Int J Legal Med. 2020;134(5):1831-1841. https://doi.org/10.1007/s00414-020-02283-3
  19. Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Vishwanathaiah S, Maganur PC, Patil S, Naik S, et al. Scope and performance of artificial intelligence technology in orthodontic diagnosis, treatment planning, and clinical decisionmaking — A systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1):482-492. PMID: 33384838. https://doi.org/10.1016/j.jds.2020.05.022
  20. Fatima A, Shafi I, Afzal H, Díez IDLT, Lourdes DRSM, Breñosa J, et al. Advancements in Dentistry with Artificial Intelligence: Current Clinical Applications and Future Perspectives. Healthcare. 2022;10(11):2188. https://doi.org/10.3390/healthcare10112188
  21. Choi HR, Siadari TS, Kim JE, Huh KH, Yi WJ, Lee SS, et al. Automatic detection of teeth and dental treatment patterns on dental panoramic radiographs using deep neural networks. Forensic Sci Res. 2022;7(3):456-466.  https://doi.org/10.1080/20961790.2022.2034714
  22. Heinrich A, Güttler F, Wendt S, Schenkl S, Hubig M, Wagner R, et al. Forensic Odontology: Automatic Identification of Persons Comparing Antemortem and Postmortem Panoramic Radiographs Using Computer Vision. ROFO Fortschr Geb Rontgenstr Nuklearmed. 2018;190(12):1152-1158. https://doi.org/10.1055/a-0632-4744
  23. Putra RH, Doi C, Yoda N, Astuti ER, Sasaki K. Current applications and development of artificial intelligence for digital dental radiography. Dentomaxillofacial Radiol. 2022;51(1):20210197. https://doi.org/10.1259/dmfr.20210197
  24. Wuyang Shui, Xiujie Wu, Mingquan Zhou A computerized facial approximation method for Homo sapiens based on facial soft tissue thickness depths and geometric morphometrics. Journal of Anatomy. 2023243:796-812.  https://doi.org/10.1111/joa.13920
  25. Cheng C, Xiaosheng Cheng, Ning Dai, Tao Tanga, Zhenteng Xua, Jia Cai. Facial morphology prediction after complete denture restoration based on principal component analysis. Journal of Oral Biology and Craniofacial Research. 2019;9(3): 241-250.  https://doi.org/10.1016/j.jobcr.2019.06.002
  26. Vodanović M, Subašić M, Milošević D, Savić Pavičin I. Artificial Intelligence in Medicine and Dentistry. Acta Stomatol Croat Int J Oral Sci Dent Med. 2023;57(1):70-84.  https://doi.org/10.15644/asc57/1/8

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.