人工智能模型在牙周炎预测中的准确性:系统性审查
A Polizzi1, V Quinzi2, A Lo Giudice1
1Department of General Surgery and Surgical-Medical Specialties, School of Dentistry, University of Catania, Catania, Italy.
JDR clinical and translational research
|April 8, 2024
概括
人工智能 (AI) 在预测牙周炎方面表现有前途,这是导致牙脱落的主要原因. 虽然目前的人工智能模型表现良好,但需要进一步的研究来标准化数据和协议,以提高牙周学中的准确性.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 牙周炎是导致牙脱落的主要原因,与全身性疾病有关.
- 人工智能 (AI) 为改善牙周病风险评估和个性化治疗提供了潜力.
- 本综述审查了AI模型在牙周炎预测中的准确性证据.
研究的目的:
- 系统地审查和分析各种人工智能模型在预测牙周炎方面的准确性.
- 评估人工智能在牙周学中的应用目前的证据基础.
- 为了确定AI驱动的牙周炎预测的趋势和局限性.
主要方法:
- 在多个数据库 (Web of Science,ProQuest,PubMed,Scopus,IEEE Explore) 中进行了全面的搜索.
- 使用布尔运算符组合MeSH关键字和自由文本术语用于搜索策略.
- 使用 QUADAS-2 工具来评估包含的研究中的偏差风险.
主要成果:
- 在定性分析中包括了8篇文章,具有不同的偏差风险.
- 人工神经网络是最常用的AI算法,其次是支持矢量机器和决策树.
- 人工智能模型总体上显示了牙周炎的良好预测性能,尽管方法异质.
结论:
- 人工智能算法具有显著的潜力,可以提高牙周炎预测的准确性和可靠性.
- 目前的研究往往是回顾性的,并且没有包括先进的深度学习网络.
- 数据收集和协议的标准化对于推动周期学AI发展至关重要.
