基于商业人工智能平台的诊断准确性,用于评估使用CBCT作为参考标准的周周放射图的内牙治疗结果,以CBCT作为参考标准

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 人工智能的人工智能
• 诊断的准确性 诊断的准确性

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在牙科诊断方面表现有前途.
• 与经验丰富的临床医生相比,AI在评估内牙治疗结果的准确性尚不清楚.
• 这项研究将人工智能平台的性能与临床医生使用周周放射和CBCT作为参考进行了比较.

研究的目的:

• 评估人工智能驱动平台 (Diagnocat) 在评估内牙治疗结果中的诊断准确性.
• 将AI平台的性能与经验丰富的临床医生进行比较.
• 确定人工智能作为内牙诊断中的辅助工具的实用性.

主要方法:

• 从4个前性临床试验中对376颗牙 (860根) 进行了回顾性分析.
• 两个内牙医和AI平台对周周放射图的独立评估.
• 形束计算断层扫描 (CBCT) 用作治疗结果的参考标准.

主要成果:

• 人工智能平台表现出比临床医生更高的灵敏度 (67.3% vs 49.3%在牙水平),但较低的特异性 (82.3% vs 92.5%).
• 在牙层面的整体准确性是可比的 (AI: 76.3%,临床医生:75.3%),但在根层面的AI略低 (78.5%vs81.6%).
• 接收器运行特征曲线下面的区域值在AI和牙和根层面的临床医生之间是相似的.

结论:

• 由人工智能驱动的平台显示出作为内牙治疗结果评估的辅助工具的潜力.
• 人工智能在检测人类评估可能错过的病变方面表现出有效性.
• 人工智能的较低特异性需要临床监督,以避免过度诊断并确保准确的患者管理.