人工智能模型在牙科植入物固定装置识别和分类中的精度:从放射图片进行系统审查
1Department of Preventive Dental Sciences, College of Dentistry, Jazan University, Jazan 45142, Saudi Arabia.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|April 26, 2024
概括
人工智能 (AI) 工具在从X射线图像中识别和分类牙植入物方面表现出高度准确性. 这项技术有助于牙科专业人员进行诊断和治疗计划,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 鉴定牙科植入系统可能是具有挑战性的,因为记录丢失或无法访问.
- 人工智能 (AI) 在医学图像分类方面表现有前途,包括牙科应用.
- 之前的研究表明,当与牙科专业专业知识相结合时,人工智能可以提高植入物分类的准确性.
研究的目的:
- 系统地审查和分析关于人工智能工具用于牙科植入物识别和分类准确性的研究.
- 评估人工智能在克服与牙科植入物识别相关的挑战方面的有效性.
主要方法:
- 按照PRISMA指南进行系统审查,并注册在PROSPERO.
- PICO问题集中在使用X射线图像检测/分类牙植入物的AI准确性上.
- 搜索科学网,Scopus,MEDLINE-PubMed,Cochrane (2008年1月至2023年12月);使用QUADAS-2进行质量评估.
主要成果:
- 选择了21篇文章进行分析,其中7篇文章具有偏差风险较低.
- 人工智能模型在植入物检测和识别方面实现了从67%到98.5%的整体准确性.
- 大多数研究报告的平均AI准确度水平超过90%.
结论:
- 人工智能工具在使用二维X射线图像识别和分类牙植入系统方面表现出高准确度.
- 这些发现支持AI在牙科专业人员的诊断和治疗计划中的临床实用性.
- 人工智能集成可以在植入式牙科中提高患者治疗结果.
