基于人工智能的深度学习模型的开发和性能,旨在评估牙科人体工程学
Sanjeev B Khanagar1,2, Aram Alshehri2,3, Farraj Albalawi1,2
1Preventive Dental Science Department, College of Dentistry, King Saud Bin Abdulaziz University for Health Sciences, Riyadh 11426, Saudi Arabia.
Healthcare (Basel, Switzerland)
|September 27, 2025
概括
一个人工智能模型准确地评估牙科人体工程学,在识别不良姿势方面表现优于人类专家. 这项技术提供实时反,以防止牙科专业人员的肌肉骨问题.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
- 职业健康 职业健康 职业健康
背景情况:
- 牙科专业人员面临着具有挑战性的工作空间,导致不良姿势和肌肉骨疾病.
- 这些问题导致牙科工作人员缺勤,生产率下降和过早退休.
- 开发客观的工具来评估牙科人体工程学对于员工福祉至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估基于人工智能 (AI) 的深度学习模型,用于评估牙科人体工程学姿势.
- 该模型,SBK-DentErgo,旨在提供一种客观可靠的姿势评估方法.
- 将人工智能模型的性能与人类专家评估进行比较.
主要方法:
- 开发了一个集成YOLOv11和MediaPipe的AI模型,用于姿势评估.
- 通过使用500张牙科专业人员在各种程序中的照片来训练和验证该模型.
- 将人工智能模型的评估与校准评估人员和牙科专家的评估进行了比较.
主要成果:
- 人工智能模型表现出与校准评估器 (Kappa = 0.922) 的良好一致性和高可靠性 (ICC = 1.000).
- 与人类评估相比,人工智能获得了显著更高的灵敏度 (97%) 和特异性 (85.7%),灵敏度为20.5%,特异性为9.1%.
- 人工智能模型的性能表明,它可以作为评估牙科操作员人体工程学的"黄金标准" (AUC = 0.917).
结论:
- 基于人工智能的牙科人体工程学姿势评估模型在评估牙科专业的姿势方面表现出色.
- 该模型在灵敏度和特异性方面超过了经验丰富的专家,提供客观的人体工程学评估.
- 来自AI的实时反使即时自我纠正成为可能,从而可能防止长期的姿势问题.
