АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ ПАРОДОНТОЗА

Дата публикации: 13.10.2026

Габеркорн Анастасия Александровна
студент 5 курса специалитета
Омский государственный медицинский университет

Россия, г. Омск

Габеркорн Александр Александрович
студент 4 курса специалитета
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия, г. Санкт-Петербург

АННОТАЦИЯ

В статье представлен комплексный аналитический обзор современных методов диагностики заболеваний пародонта (включая хронический генерализованный пародонтит и пародонтоз). Рассмотрены традиционные клинические индексы и лучевые исследования, а также инновационные технологии: конусно-лучевая компьютерная томография (КЛКТ), лазерная допплеровская флоуметрия (ЛДФ), молекулярно-генетические методы (ПЦР в реальном времени, секвенирование 16S рРНК) и алгоритмы искусственного интеллекта на базе сверточных нейронных сетей. Подчеркивается важность междисциплинарного подхода для раннего выявления патологических изменений.

Ключевые слова: пародонтит, пародонтоз, диагностика, конусно-лучевая компьютерная томография, искусственный интеллект, микробиом, лазерная допплеровская флоуметрия.

Воспалительные и дистрофические заболевания пародонта остаются одной из наиболее сложный и распространенных проблем современной стоматологии, занимая второе место после кариеса зубов среди причин потери зубов у взрослого населения [1, 2]. Своевременная и точная диагностика на ранних стадиях патологического процесса определяет прогноз лечения и сохранения зубочелюстной системы [1, 3].

Традиционные методы обследования зачастую фиксируют анатомические изменения уже на развитых стадиях деструкции костной ткани, что обуславливает необходимость внедрения высокочувствительных инструментальных, лабораторных и цифровых технологий [1]. Целью настоящего исследования является систематизация и сравнительный анализ современных методов диагностики пародонтальной патологии.

Все современные методы диагностики заболеваний пародонта можно разделить на несколько взаимодополняющих групп [2]:

Клинические методы (индексы кровоточивости, глубины карманов, подвижности).
Лучевые и оптико-инструментальные методы.
Молекулярно-генетические и лабораторные исследования.
Системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Клинические и функциональные методы

Клинический осмотр с зондированием пародонтальных карманов остается базовым стандартом, однако он обладает высокой операторозависимостью. Для оценки микроциркуляции в тканях пародонта активно применяется лазерная допплеровская флоуметрия (ЛДФ) и ультразвуковая допплерография [1, 3, 4]. Данные методики позволяют выявлять ишемические изменения и нарушения гемомикроциркуляции на доклинических этапах, когда видимых деструктивных изменений еще нет [4].

Лучевая диагностика и КЛКТ

На смену двухмерным ортопантомограммам пришла конусно-лучевая компьютерная томография (КЛКТ) [4]. КЛКТ обеспечивает трехмерную визуализацию структуры альвеолярного отростка, позволяя с высокой точностью оценивать состояние межзубных перегородок, дефекты костной ткани во всех плоскостях и планировать дальнейшее терапевтическое или хирургическое вмешательство.

Молекулярно-микробиологическая диагностика

Этиологическая диагностика основывается на выявлении специфических пародонтопатогенов I порядка (Porphyromonas gingivalis, Aggregatibacter actinomycetemcomitans, Tannerella forsythia и др.) [5].

ПЦР-диагностика (включая мультиплексные тест-системы, такие как «МультиДент-5» или «Дентофлор») позволяет количественно и качественно оценить микробный пейзаж поддесневой бляшки [5].

Секвенирование гена 16S рРНК применяется для углубленного анализа всего пародонтального микробиома, открывая новые возможности для персонализированной терапии [6].

Роль искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике

В последние годы наблюдается стремительная интеграция алгоритмов глубокого обучения (Deep Learning) и сверточных нейронных сетей (CNN) в диагностический процесс [1, 3]. Системы на базе ИИ демонстрируют высокую точность (в диапазоне от 80% до 98%) при автоматическом выявлении потери костной ткани по дентальным рентгенограммам, классификации стадий пародонтита и прогнозировании рисков прогрессирования заболевания [1, 3]. Это существенно снижает риск врачебной ошибки и стандартизирует подходы к обследованию пациентов [1, 2].

Заключение

Анализ современной литературы показывает, что диагностика пародонтоза и пародонтита эволюционировала от простой визуальной оценки и плоских рентгенограмм к многоуровневому междисциплинарному подходу. Сочетание КЛКТ, лазерной флоуметрии, генетического анализа микробиома и автоматизированных систем на базе искусственного интеллекта позволяет выявлять патологию на ранних стадиях, прогнозировать ее течение и повышать общую эффективность стоматологической помощи.

Внедрение цифровых протоколов, дифференцированного применения окклюзионных шин, локальной ботулинотерапии и прецизионных методов ортопедической реабилитации открывает принципиально новые возможности для прогнозирования течения болезни, минимизации осложнений и сохранения функциональной полноценности зубочелюстной системы. Дальнейшее развитие персонализированной стоматологии требует тесной интеграции усилий стоматологов, неврологов, сомнологий и специалистов по цифровым технологиям, что позволит кардинально повысить общую эффективность профилактической и лечебной помощи.

Перспективным направлением дальнейших научных исследований в данной области является разработка единых стандартов раннего скрининга с использованием предиктивных биомаркеров саливадиагностики и глубокой интеграции алгоритмов машинного обучения в повседневную клиническую практику. Дальнейшее развитие персонализированной стоматологии требует тесной междисциплинарной кооперации стоматологов общей практики, пародонтологов, ортопедов, челюстно-лицевых хирургов и сомнологов, что в конечном итоге позволит кардинально повысить качество жизни пациентов и снизить показатели преждевременной потери зубов.

Список литературы

Геращенко С. М. Современные методы оценки состояния слизистой полости рта и пародонта / С. М. Геращенко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. — 2022. — № 2. — С. 155–164.
Гимранова И. А., Хакимова, Л. Р., Акмалова, Г. М., Газизуллина, Г. Р. Современные методы диагностики заболеваний пародонта: возможности и перспективы (обзор литературы) / И. А. Гимранова [и др.] // Клиническая лабораторная диагностика. — 2023. — Т. 68, № 9. — С. 570–577. — DOI: 10.51620/0869-2084-2023-68-9-570-577.
Грудянов А. И. Методы диагностики воспалительных заболеваний пародонта / А. И. Грудянов. — Москва: Медицинское информационное агентство, 2009. — 112 с. — ISBN 978-5-8948-1713-2.
Liedtke N. B. Innovations using digital technologies for periodontal diagnosis and management / N. B. Liedtke [et al.] // Dentomaxillofacial Radiology. — 2025. — Vol. 54, no. 2. — P. 89–108. — DOI: 10.1093/dmfr/twae070.
Tan T. N. E. Artificial Intelligence Applications in the Diagnosis and Management of Periodontitis: A Review / T. N. E. Tan [et al.] // European Journal of General Dentistry. — 2026. — DOI: 10.1055/s-0046-1824613.

По всем вопросам, просим написать на почту!