基于机器学习的决策支持系统用于正骨诊断和治疗规划
Wen Du1,2, Wenjun Bi3, Yao Liu1
1State Key Laboratory of Oral Diseases & National Center for Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases, West China Hospital of Stomatology, Sichuan University, Chengdu, 610041, Sichuan, China.
BMC oral health
|February 28, 2024
概括
机器学习可以准确地诊断和计划牙面部形的手术. 这种人工智能系统提高了诊断效率,特别是在资源有限的环境中,有助于治疗结果.
科学领域:
- 口腔和牙面部外科手术
- 人工智能在医学中的应用
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 牙和面部形存在常见的临床挑战.
- ортодонтик-orthognathic手术是标准的治疗,需要精确的诊断和规划.
- 准确的诊断和手术规划对于最佳的患者结果至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证基于机器学习的决策支持系统,用于治疗牙和面部形.
- 为了比较各种机器学习算法的诊断性能.
- 评估一个人工智能驱动的方法,用于整形手术规划.
主要方法:
- 使用5个机器学习算法对来自574名患者的CT数据进行训练的诊断模型.
- 对比诊断性能指标 (准确度,灵敏度,特异性,AUC) 与专家诊断.
- 利用适应性人工蜂群算法来生成手术计划,并与50名患者的面外科医生一起评估.
主要成果:
- 极端梯度增强模型在大多数变形症中实现了90%以上的诊断成功 (除了89.27%的部过度发育).
- 在所有诊断类别中,曲线下的面积 (AUC) 超过了0.88.
- 人工智能生成的外科计划与实际的外科计划相比没有统计学上显著的差异,中位数在相互作用后得到改善.
结论:
- 机器学习算法在诊断牙和面部形方面表现出很高的有效性.
- 人工智能驱动的系统是有效的整形手术规划,提高诊断效率.
- 这项技术特别有望改善资源有限的医疗中心的护理.
