使用基于人工智能的应用程序对口腔内摄像机进行评估,用于检测牙炎
Cécile Ehrensperger1, Philipp Körner1, Leonardo Svellenti2
1Clinic of Conservative and Preventive Dentistry, Center for Dental Medicine, University of Zurich, Plattenstrasse 11, 8032 Zurich, Switzerland.
Journal of clinical medicine
|August 14, 2025
概括
一个新的摄像机应用程序无法可靠地检测牙炎,一个常见的口腔疾病. 牙医的视觉评估也显示出与临床诊断的一致性很低,这表明在视觉识别牙炎方面存在挑战.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 口腔健康 口腔健康
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 牙炎是全球最常见的口腔疾病,影响50-100%的成年人.
- 它的特征是炎症 (发红,胀,出血),需要及早检测以防止进展.
- 目前的诊断依赖于牙科专业人员,因为自我评估往往是不准确的.
研究的目的:
- 用一个易于使用的,基于相机的应用程序来评估牙炎的视觉检测能力.
- 评估机器学习算法在从口内照片中识别牙炎时的准确性.
主要方法:
- 使用专用摄像机捕获了标准化的口内照片.
- 一个定制的机器学习算法被开发和训练来检测牙炎指标.
- 使用Cohen的kappa统计数据评估了协议,比较了应用程序,牙医视觉评估和临床诊断 (探针出血 - BOP).
主要成果:
- 摄像机应用显示,与临床BOP诊断的一致性很低 (kappa=0.055).
- 牙医对照片的视觉评估与BOP的一致性也很低 (kappa=0.087).
- 申请和牙医的照片评估之间的一致性更高 (kappa=0.280).
结论:
- 目前的基于摄像头的应用程序在检测牙炎方面不可靠.
- 牙炎的视觉诊断是具有挑战性的,甚至对于牙科专业人士来说,突出显示纯视觉方法的局限性.
- 对于潜在的自我评估或远程查应用,需要进一步完善视觉诊断工具.
