使用人工智能在二维 (2D) 放射图中自动检测牙周骨损失:系统性审查
Alin M Iacob1, Marta Castrillón Fernández1, Laura Fernández Robledo1
1Department of Surgery and Medical-Surgical Specialities, School of Medicine and Health Sciences, University Dentistry Clinic, University of Oviedo, 33006 Oviedo, Spain.
Dentistry journal
|September 26, 2025
概括
人工智能显示出对诊断牙周骨损失从牙科X射线图的承诺. 虽然有效,但需要进一步的研究来标准化方法并提高准确测量骨损失的临床适用性.
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) 越来越多地被用于牙科.
- 人工智能有助于使用二维X射线图诊断牙周骨损失.
研究的目的:
- 系统地审查和评估用于牙周骨损失检测的AI架构.
- 综合当前关于人工智能在分析牙科放射图的有效性的证据.
主要方法:
- 按照PRISMA标准进行系统审查,在PROSPERO.中注册.
- 搜索了六个数据库,应用了包含/排除标准,并提取了数据.
- 使用 QUADAS-2 评估偏差风险,并与科恩的 kappa 计算了评审者之间的一致性.
主要成果:
- 包括20项诊断准确性研究 (2019-2024) 关于用于检测牙周骨损失的AI.
- 所有研究都专注于检测放射图片的骨损失.
结论:
- 人工智能是自动检测和测量牙周骨损失的一个有前途的工具.
- 人工智能可以识别牙周炎和牙周炎等病变,减少诊断错误.
- 人工智能准确性和标准化的改进对于最佳的临床应用是必要的.
