探索人工智能在儿科牙科的潜力:对用于检测牙科异常的深度学习算法的系统审查
Henri Hartman1,2, Denny Nurdin3, Saiful Akbar4
1Doctoral Program, Faculty of Dentistry, Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia.
International journal of paediatric dentistry
|February 1, 2024
概括
人工智能 (AI) 显示出检测儿童牙异常的潜力,但人类牙医仍然以更高的精度和灵敏度进行. 需要进一步的研究来改进儿童牙科的AI系统.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 深度学习 (DL) 算法有望提高儿童牙科中检测牙异常的速度和准确性.
- 人工智能在牙科中的应用正在迅速发展.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能系统在识别儿科患者牙异常方面的表现.
- 将AI性能与人类诊断能力进行比较.
主要方法:
- 在Scopus,PubMed和谷歌学者 (2012-2022) 中进行了系统的文献搜索.
- 纳入标准侧重于AI,DL,儿科牙科,以及牙异常 (例如,超数牙, mesiodens).
- 其中包括六项使用全景射线图或CBCT评估九个DL子系统的研究,并使用QUADAS-2进行质量评估.
主要成果:
- 在检测牙异常方面,人工智能系统的平均准确度为85.38%,敏感度为86.61%.
- 人类的性能超过了人工智能,达到95%的准确性和99%的灵敏度.
- 研究的局限性包括少量文章和数据异质性.
结论:
- 使用DL算法的人工智能系统在检测儿科牙异常方面具有重大潜力.
- 为了克服当前的局限性并扩大AI在儿科牙科中的应用性,进一步的研究是必不可少的.
- 建议探索额外的牙异常,并改进AI算法.
