骨面部不对称:人工和人工智能驱动分析的可靠性
Natalia Kazimierczak1, Wojciech Kazimierczak1,2, Zbigniew Serafin2
1Kazimierczak Private Dental Practice, 85-009 Bydgoszcz, Poland.
Dento maxillo facial radiology
|January 12, 2024
概括
这项研究发现,人工智能 (AI) 平台的错误率很高,与手动测量分析面部不对称性在面CT扫描中的差异不大.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
- 面分析 面分析
背景情况:
- 面部不对称性分析在面部检查中至关重要.
- 准确的测量对于诊断和治疗规划至关重要.
- 评估用于临床应用的新型人工智能工具非常重要.
研究的目的:
- 为了比较人工智能驱动的基于网络的平台与面部不对称性分析的手动测量.
- 评估基于AI的面CT分析的准确性和一致性.
主要方法:
- 分析了来自18-30岁患者的95个面CT扫描.
- 人工智能平台使用预定义的地标 (S,Co,ANS,Me) 来测量不对称性.
- 人工智能和手动3D测量之间的一致性,以及不对称率 (AR) 使用类间相关系数 (ICC) 计算.
主要成果:
- 16.8%的AI追踪是错误的,将分析的病例减少到79.
- 自动和手动不对称性测量之间的一致性非常低 (ICC < 0.3).
- 在AI和手动AR分析之间观察到完全缺乏一致性 (ICC=0).
结论:
- 经过测试的AI平台显示,追踪错误率很高.
- 缺乏与手动分析的一致性使得人工智能平台不适合评估面部不对称.
- 在面不对称分析中的AI工具需要进一步开发.
