基于人工智能的软件的诊断准确度在全景放射图中检测出超数和先天缺失的牙

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 人工智能的人工智能
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地应用于牙科.
• 人工智能模型可以帮助诊断牙异常.
• 这项研究评估了人工智能模型对缺失和超数牙的诊断准确度.

研究的目的:

• 评估基于AI的模型DiagnocatTM的诊断准确性.
• 将人工智能的性能与人类观察员进行比较,以检测全景射线图上的先天缺失和超数牙.

主要方法:

• 分析了三组,每组50个骨科影像:对照组,先天缺失的牙和超数的牙.
• 诊断仪 (DiagnocatTM) 和两名人类观察员评估了这些放射图.
• 计算了诊断性表现指标 (灵敏度,特异性,PPV,NPV) 和一致性 (科恩的卡帕).

主要成果:

• 对于先天缺失的牙,人工智能模型与高诊断指标 (灵敏度84.7%,特异性100%) 强烈一致 (Kappa=0.91).
• 对于超数的牙,一致性是中等的 (Kappa=0.60),具有高特异性 (100%),但敏感性较低 (43.9%).
• 在AI和人类评估之间观察到诊断性能的显著差异 (p<0.01缺失,p<0.001超数).

结论:

• 人工智能模型显示了在全景放射图上检测牙异常的潜力.
• 目前的人工智能性能,特别是在多数牙方面,表明它还不能取代人类专家的评估.
• 限制包括回顾性设计和方便采样,可能会影响概括性.