人工智能对椎脊椎成熟度评估的表现:系统性审查和元分析
Termeh Sarrafan Sadeghi1, Seyed AmirHossein Ourang1, Fatemeh Sohrabniya1
1Dentofacial Deformities Research center, Research Institute of Dental sciences, Shahid Beheshti, University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
BMC oral health
|February 5, 2025
概括
人工智能 (AI) 在自动化椎脊椎成熟度 (CVM) 评估中显示出有前途,从X光片中评估,比传统方法提供更高的可靠性. 这次审查发现AI模型的性能可接受,准确性因宫阶段而异.
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:
- 传统的宫脊椎成熟 (CVM) 阶段是依赖观察者和复杂的.
- 人工智能 (AI) 为自动化和可靠的CVM评估提供了潜力.
- 准确的骨成熟度评估对于正义牙科治疗时间至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析AI模型在从X光片评估CVM方面的表现.
- 将基于AI的CVM评估准确度与临床医生的评估进行比较.
主要方法:
- 在多个电子数据库中系统搜索2010年以后发表的研究.
- 包括报告AI模型在CVM评估中的表现的研究.
- 使用 QUADAS-2 的质量评估和使用分层逻辑回归的诊断准确性的元分析.
主要成果:
- 包括25项研究,其中12项对分析有所贡献.
- 人工智能模型的性能是可以接受的,但根据方法和宫阶段而异.
- CS1的精度最高 (灵敏度:0.87,特异性:0.97),CS3 (灵敏度:0.64,特异性:0.96) 的精度最低.
结论:
- 人工智能在CVM评估中显示出令人鼓舞的准确性.
- 人工智能有可能提高CVM分期的可靠性和用户友好性.
