人工智能与初级牙医的诊断绩效的比较,基于在全景图像上检测出牙和周围牙部感染

科学领域:

• 牙科诊断 牙科诊断 牙科诊断
• 医疗保健中的人工智能
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 有限的文献比较牙医诊断能力与人工智能 (AI).
• 这项研究通过评估人工智能与初级牙医在放射性诊断中的差距来解决这个问题.
• 专注于使用数字全景射线图检测脏和周围感染.

研究的目的:

• 将AI软件的诊断性能与初级牙医 (1-2年经验) 的诊断性能进行比较.
• 评估诊断准确性,识别牙损伤和牙周周感染.
• 评估人工智能与人类诊断人员的时间效率.

主要方法:

• 两位牙科专家在500张X射线图上确定了牙和周围牙病变的基本真相.
• 人工智能软件和三个初级牙医独立诊断了相同的放射图.
• 记录了诊断结果 (敏感度,特异性,PPV,NPV,F1得分) 和所需的时间.

主要成果:

• 在关键指标上,人工智能在检测牙和周周病变方面表现与初级牙医相当或优于初级牙医.
• 人工智能显示出更高的准确性,特别是在识别周围病变时 (F1评分为0.914比0.777).
• 无论是AI还是初级牙医,都表现出牙损伤的低诊断率很高.

结论:

• 人工智能软件表现出强大的诊断能力,与初级牙医相美或超过初级牙医.
• 与人类诊断师相比,人工智能显著减少了评估时间.
• 需要进一步的研究,以解决AI和初级牙医在虫检测中的不足诊断率.