人工智能对椎脊椎成熟度评估的准确性-一个系统性审查
Wojciech Kazimierczak1,2, Maciej Jedliński3, Julien Issa4
1Department of Radiology and Diagnostic Imaging, Collegium Medicum, Nicolaus Copernicus University in Torun, Jagiellońska 13-15, 85-067 Bydgoszcz, Poland.
Journal of clinical medicine
|July 27, 2024
概括
人工智能 (AI) 显示出对评估椎脊椎成熟 (CVM) 在正牙科的承诺. 然而,人工智能诊断的准确性各不相同,需要进一步的高质量研究来证实其可靠性与临床医生相比.
科学领域:
- 矯正牙科 矯正牙科是一種矯正牙科.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 宫脊椎成熟度 (CVM) 的评估在正统牙科中至关重要.
- 现有的CVM评估方法依赖于临床医生的专业知识.
- 人工智能 (AI) 对CVM评估的诊断性能需要系统的评估.
研究的目的:
- 系统地审查和总结AI在CVM评估中的诊断性能的证据.
- 将AI算法的准确性和可靠性与经验丰富的临床医生进行比较.
- 在CVM分析中识别影响AI性能的因素.
主要方法:
- 在主要数据库 (PubMed,Scopus,Web of Science,Embase) 中进行全面的文献搜索.
- 包括使用神经网络进行人体CVM评估的横截面研究.
- 通过独立审查员使用 QUADAS-2 工具进行数据提取和质量评估.
主要成果:
- 包括18项研究,主要使用监督学习和卷积神经网络 (CNN).
- 对CVM评估的AI诊断准确度范围广泛,从57%到95%.
- 精度受到AI模型类型,训练数据,研究方法和读者体验的影响.
结论:
- 人工智能显示出提高CVM评估准确性和可靠性的巨大潜力.
- 人工智能性能的变化和高质量的研究的稀缺性凸显了进一步调查的必要性.
- 标准化的AI开发和验证对于临床整合至关重要.
