人工智能作为一个预测工具,用于对整形外科手术进行评估
Pedro Henrique José de Oliveira1, Tengfei Li2, Haoyue Li3
1Department of Morphology, Genetics, Orthodontics and Pediatric Dentistry, School of Dentistry, São Paulo State University (Unesp), Araraquara, São Paulo, Brazil.
Orthodontics & craniofacial research
|May 8, 2024
概括
这项研究使用机器学习 (ML) 模型来预测对整形手术与正统牙科的需要. 组合的10ML模型准确地确定了治疗需求,特别是对于III类患者.
科学领域:
- 矯正牙醫和牙臉整形醫學
- 人工智能在医学中的应用
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 牙和骨差异的准确诊断对于理想的正牙治疗至关重要.
- 识别正义牙科和正义牙科手术之间的区别可能是具有挑战性的,特别是在边缘病例.
- 技术进步和大数据正在推动人工智能 (AI) 融入临床决策.
研究的目的:
- 评估各种机器学习 (ML) 模型的预测能力,以确定 orthognathic 手术与传统牙治疗的必要性.
- 为了利用软硬组织的脑力测量数据进行治疗预测.
- 将ML模型的性能与专家临床判断进行比较.
主要方法:
- 分析了920个侧向脑图的数据集,这些数据来自于接受了正统牙科或联合正统牙科手术的患者.
- 从每张X射线图中提取了32个头测量测量结果.
- 经过训练,验证并对数据进行测试的10个ML模型,其性能与四名专家小组相比较.
主要成果:
- 来自10个ML模型的综合预测显示了测试数据集的高准确性,F1得分和AUC值.
- 在整个样本 (精度:0.707,F1:0.706,AUC:0.791),II类患者 (精度:0.759,F1:0.758,AUC:0.824) 和III类患者 (精度:0.822,F1:0.807,AUC:0.89) 中,表现显著.
结论:
- 集成的10ML模型有效地预测了对正手术的要求.
- 该模型在预测III类恶性闭塞的治疗需求方面表现出卓越的表现.
