人工智能在诊断成像中检测牙和面部骨折:一个范围审查协议
Silviana Farrah Diba1,2, Dwi Cahyani Ratna Sari3, Yana Supriatna4,5
1Doctorate Program of Medical and Health Science, Gadjah Mada University Faculty of Medicine Public Health and Nursing, Yogyakarta, Indonesia.
BMJ open
|August 8, 2023
概括
人工智能 (AI) 在放射图像上检测牙和面部骨折 (DMF) 方面表现有前途,有可能提高诊断准确度并减少由人类因素引起的错误诊断.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 口腔和牙面部外科手术
背景情况:
- 牙和面部骨折 (DMF) 是由于创伤而常见的.
- 放射性成像对于诊断至关重要,但人类的解释错误可能导致错过的骨折.
- 人工智能 (AI) 为提高断裂检测精度提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 在DMF骨折检测中对AI应用的文献进行范围审查.
- 评估AI在分析DMF骨折的放射图像方面的现状和能力.
- 识别DMF骨折的基于AI的诊断成像中的趋势和差距.
主要方法:
- 根据Arksey和O'Malley框架进行范围审查,并纳入Levac等. 建议,建议,建议.
- 在多个数据库 (PubMed,Scopus等) 进行的搜索. 使用相关的关键词.
- 从2000年1月至2023年6月期间发表的英语研究中提取数据,并进行双重审查员选.
主要成果:
- 该审查将总结用于DMF骨折检测的研究研究,人工智能系统和比较器的特点.
- 对人工智能在识别放射图像异常方面的性能进行分析.
- 在这个诊断领域识别人工智能技术的当前状态.
结论:
- 人工智能具有显著的潜力,可以提高诊断成像中的牙和面部骨折检测的准确性.
- 需要进一步的研究和开发,才能将人工智能完全整合到临床实践中,以改善患者的治疗结果.
- 本综述提供了AI在诊断DMF骨折中的作用的全面概述.
