歯科複合修復の評価のための新興人工知能技術: スコーピングレビュー

科学分野:

• 復旧歯科は,復旧歯科として,
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• バイオマテリアル バイオマテリアル

背景:

• AIは修復歯科で登場していますが,複合修復の評価におけるその応用はよく定義されていません.
• 既存の研究は,歯科複合材料の機械的,美学的,診断的側面を評価するAIの役割に関する包括的なレビューを欠いている.

研究 の 目的:

• 歯科複合修復の評価における人工知能 (AI) の応用に関するスコーピングレビューを実施する.
• 複合復元の機械的特性,美学,診断特性を分析するAIの現在の状態と可能性を評価する.

主な方法:

• PubMed,Embase,Scopus,Web of Science (2020年~2025年7月) による体系的な文献検索を実施しました.
• 歯科複合修復を評価するためにAIを適用した14件の研究が含まれています.
• 対象研究に対するバイアスのリスク評価.

主要な成果:

• AIのアプリケーションには,シェードマッチング,機械特性評価,修復分類,性能予測,治癒深さの評価,およびマイクロリーカージ分析が含まれます.
• 高度な予測精度 (最大99.7%) は,研磨着用と屈折強度の予測などの特定のタスクにおけるAIモデルで報告されています.
• ほとんどの研究では,バイアスのリスクが低から中程度であることが示されましたが,AIモデルは初期の概念実証段階にあります.

結論:

• 現在のAIモデルでは,複合材料の復元評価を支援する可能性があることが示されています.
• 制限には,サンプルサイズが小さいこと,外部検証の欠如,過度に楽観的なパフォーマンスメトリックの可能性が含まれます.
• 大規模で多センターのデータセット,透明な報告,臨床的有用性評価を用いたさらなる研究は,日常的な適用に不可欠です.