Хорошо известная концепция P4-медицины (предиктивная, превентивная, персонализированная и партисипативная) активно развивается как в общей медицине, так и в пародонтологии. Сочетание знаний о системных и местных факторах риска с достижениями в диагностике и терапии открывает путь к персонализированному лечению и индивидуализированному ведению пациентов с заболеваниями пародонта.
На совместной сессии Европейской федерации пародонтологии (EFP) и Международной академии пародонтологии (IAP) на EuroPerio11 обсуждались различные подходы к персонализации пародонтального лечения.
Магда Ферес представляла доклад о возможностях персонализации антимикробной терапии с помощью искусственного интеллекта.
Традиционно антимикробное лечение заболеваний пародонта строилось на принципах доказательной медицины, включая РКИ и систематические обзоры с фокусом на популяционные данные. Однако благодаря машинному обучению сегодня возможно выявление скрытых взаимосвязей между индивидуальными характеристиками пациента и результатами лечения, а это открывает путь к точечной персонализированной терапии.
На EuroPerio11 Магда Ферес представила первую прогностическую модель, разработанную на основе ИИ, для предсказания индивидуального ответа пациента на антимикробную терапию. Модель обучена на данных восьми РКИ, проведенных на трех континентах, и включает 18 исходных переменных: демографические, клинические, микробиологические и связанные с лечением.
Ключевой результат: машинное обучение позволило выявить сложные взаимодействия между переменными, которые ранее не были обнаружены стандартными статистическими методами. Это большой шаг к «точной» пародонтологии. В будущем такие модели могут быть интегрированы в клиническую практику с помощью программ для врачей. Они будут предсказывать оптимальный выбор терапии — от подбора антимикробных препаратов с точными дозировками до выбора хирургических вмешательств и иммуномодулирующей терапии. Это позволит
- выбирать наименее инвазивные, но эффективные подходы,
- избегать ненужных операций и чрезмерного применения антибиотиков,
- повышать успешность лечения.
Алпдоган Кантарджи представил доклад о необходимости «смены парадигмы» в подходах к противовоспалительной терапии.
Разрешение воспаления — это активный, рецептор-опосредованный процесс, в котором участвуют все звенья иммунной системы и структурные клетки. В отличие от блокирования воспаления, которое параллельно «отключает» и механизмы восстановления, активное разрешение позволяет
- перепрограммировать воспалительный процесс,
- устранить среду, благоприятную для роста микробов,
- активировать стволовые клетки периодонтальной связки, способствуя заживлению и регенерации тканей,
- восстановить гомеостаз и устойчивость результатов терапии.
Это требует переосмысления терапии: лечение должно быть ориентировано на конкретные клеточные и молекулярные процессы пациента. Такой подход принципиально персонализирован.
Кристоф Рамзеер поделился идеями по персонализации вторичной профилактики.
Вторичная профилактика с использованием поддерживающей пародонтальной терапии (SPC) играет ключевую роль в предотвращении рецидива заболевания после завершения активного лечения. Однако существующие протоколы SPC по-прежнему в значительной степени основаны на фиксированных интервалах визитов и универсальных рекомендациях. В эпоху прецизионной медицины растет консенсус относительно того, что персонализированный подход может существенно улучшить долгосрочные результаты.
Персонализация вторичной профилактики всё ещё находится на начальном этапе развития. Несмотря на то, что стратегии назначения повторных визитов, основанные на оценке риска, обсуждаются уже много лет, их внедрение остается ограниченным из-за практических трудностей при оценке рисков и недостаточной приверженности пациентов. Последние достижения в области цифрового здравоохранения и искусственного интеллекта открывают перспективы для преодоления этих барьеров.
Искусственный интеллект может помочь в выявлении пациентов с высоким риском, анализируя большие массивы данных из медицинской документации и рентгеновских снимков. Структурированные отчеты, генерируемые ИИ-алгоритмами, позволяют врачу получить индивидуальные клинические данные, поддерживая планирование напоминаний на основе доказательной базы и персонализированную коммуникацию по вопросам риска.
Параллельно появляются мобильные приложения, которые становятся новым способом взаимодействия между врачом и пациентом. Такие приложения могут усиливать инструкции по домашнему уходу, отслеживать поведение в отношении гигиены полости рта, своевременно напоминать о процедурах и мотивировать к изменению привычек — всё это с учетом индивидуальных потребностей пациента.
Будущее вторичной профилактики заключается в сочетании профессиональной экспертизы и технологических инноваций. Использование диагностики на базе искусственного интеллекта и цифровых инструментов, ориентированных на пациента, позволяет приблизиться к по-настоящему персонализированному поддерживающему уходу, который будет не только более эффективным, но и более вовлекающим для пациента.
По материалам «How can periodontal treatment best be personalized?», EFP, 2025