Untreated caries is significant problem that affected billion people over the world. Therefore, the appropriate method and accuracy of caries detection in clinical decision-making in dental practices as well as in oral epidemiology or caries research, are required urgently. The aim of this study was to introduce a computational algorithm that can automate recognize carious lesions on tooth occlusal surfaces in smartphone images according to International Caries Detection and Assessment System (ICDAS). From a group of extracted teeth, 620 unrestored molars/premolars were photographed using smartphone. The obtained images were evaluated for caries diagnosis with the ICDAS II codes, and were labeled into three classes: “No Surface Change” (NSC); “Visually Non-Cavitated” (VNC); “Cavitated” (C). Then, a two steps detection scheme using Support Vector Machine (SVM) has been proposed: “C versus (VNC + NSC)” classification, and “VNC versus NSC” classification. The accuracy, sensitivity, and specificity of best model were 92.37%, 88.1%, and 96.6% for “C versus (VNC + NSC),” whereas they were 83.33%, 82.2%, and 66.7% for “VNC versus NSC.” Although the proposed SVM system required further improvement and verification, with the data only imaged from the smartphone, it performed an auspicious potential for clinical diagnostics with reasonable accuracy and minimal cost.

Dental caries has been considered the heaviest worldwide oral health burden affecting a significant proportion of the population. To prevent dental caries, an appropriate and accurate early detection method is demanded. This proof-of-concept study aims to develop a two-stage computational system that can detect early occlusal caries from smartphone color images of unrestored extracted teeth according to modified International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) criteria (3 classes: Code 0; Code 1–2; Code 3–6): in the first stage, carious lesion areas were identified and extracted from sound tooth regions. Then, five characteristic features of these areas were intendedly selected and calculated to be inputted into the classification stage, where five classifiers (Support Vector Machine, Random Forests, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosted Tree, Logistic Regression) were evaluated to determine the best one among them. On a set of 587 smartphone images of extracted teeth, our system achieved accuracy, sensitivity, and specificity that were 87.39%, 89.88%, and 68.86% in the detection stage when compared to modified visual and image-based ICDAS criteria. For the classification stage, the Support Vector Machine model was recorded as the best model with accuracy, sensitivity, and specificity at 88.76%, 92.31%, and 85.21%. As the first step in developing the technology, our present findings confirm the feasibility of using smartphone color images to employ Artificial Intelligence algorithms in caries detection. To improve the performance of the proposed system, there is a need for further development in both in vitro and in vivo modeling. Besides that, an applicable system for accurately taking intra-oral images that can capture entire dental arches including the occlusal surfaces of premolars and molars also needs to be developed.

Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 77 sinh viên lớp Y6RHM, Viện Đào Tạo Răng Hàm Mặt, Trường Đại học Y Hà Nội nhằm mô tả thực trạng kiến thức và thái độ của sinh viên Răng Hàm Mặt đối với công tác kiểm soát nhiễm khuẩn năm 2022 – 2023. Kết quả cho thấy tỷ lệ sinh viên tự cho rằng bản thân tiếp nhận thông tin về Kiểm soát nhiễm khuẩn trong Răng Hàm Mặt ở mức độ trung bình là 74%, mức độ thấp và mức độ đầy đủ lần lượt là 10,4% và 15,6%. Thái độ của sinh viên về kiểm soát lây nhiễm chéo là thái độ tốt (1,81 ± 0,45); thái độ vệ sinh tay là thái độ tốt (1,78 ± 0,47), thái độ sử dụng phương tiện phòng hộ cá nhân là thái độ không tốt (1,48 ± 0,66), thái độ tiêm an toàn và phòng hộ vật sắc nhọn là thái độ tốt (1,69 ± 0,58), thái độ xử lý dụng cụ là thái độ tốt (1,56 ± 0,58), thái độ xử lý chất thải là thái độ tốt (1,70 ± 0,58). Nghiên cứu cho thấy kiến thức về kiểm soát nhiễm khuẩn chuyên ngành Răng Hàm Mặt của sinh viên còn nhiều mặt hạn chế. Chính vì vậy, cơ sở đào tạo và cần chú trọng hơn trong việc giảng dạy và hướng dẫn sinh viên, học viên về kiểm soát nhiễm khuẩn chuyên ngành Răng Hàm Mặt.

Mục tiêu: Đánh giá và so sánh hiệu quả điều trị viêm lợi của kem đánh răng Lacalut Aktiv có chứa Aluminum Lactate với kem đánh răng giả dược ở nhóm sinh viên trường Đại học Y Hà Nội. Phương pháp: Nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng được thực hiện trên 80 đối tượng nghiên cứu có chẩn đoán viêm lợi do cao răng, mảng bám. Bệnh nhân được ngẫu nhiên phân vào 2 nhóm: nhóm sử dụng kem đánh răng Lacalut Aktiv và nhóm sử dụng kem đánh răng giả dược. Các chỉ số OHI-S và GI của cả hai nhóm được ghi nhận và so sánh tại thời điểm trước khi can thiệp; tái khám sau 2 tuần và sau 4 tuần. Kết quả: Nhóm có sử dụng kem đánh răng Lacalut Aktiv có cải thiện về chỉ số lợi GI và chỉ số OHI-S vượt trội hơn so với kem đánh răng được chọn đưa vào nhóm chứng, tuy nhiên sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê. Kết luận: Kem đánh răng Lacalut Aktiv có hiệu quả tốt trong điều trị viêm lợi trên đối tượng là sinh viên trường Đại học Y Hà Nội. Cần nghiên cứu tiếp tục với cỡ mẫu lớn hơn để có kết luận chắc chắn