开发和验证基于人工智能的应用程序,用于早期检测和风险分层口腔潜在恶性疾病的风险分层
Akash Gajanan Prabhune1, Vinay R Srihari1, Shreya Shree1
1ADMIRE Centre for Advancing Digital Health, Institute of Health Management Research Bangalore, India.
Journal of oral biology and craniofacial research
|November 14, 2025
概括
这项研究介绍了PRAYAAS,这是一款用于早期检测口腔潜在恶性疾病 (OPMDs) 的AI移动应用程序,使用口腔内图像. 该应用程序实现了高精度,有助于及时诊断和口腔癌的转诊.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 数字病理学和诊断数字病理学和诊断
- 口腔瘤学和公共卫生
背景情况:
- 口腔潜在恶性疾病 (OPMDs) 是口腔癌的关键早期指标.
- 及时检测OPMD可以显著改善患者的治疗结果.
- 当前的诊断方法往往需要专家的临床评估,限制在低资源环境中的可访问性.
研究的目的:
- 开发和验证PRAYAAS,一个人工智能驱动的移动应用程序,用于OPMDs的早期检测和风险分层.
- 通过一个用户友好的移动平台,利用口内图像进行OPMD查.
- 提供一个工具,以协助社区口腔癌查和转诊.
主要方法:
- 794张口内图像的数据集被分为正常/炎症,前恶性和癌症类别.
- 一个U-Net模型进行了病变细分,然后使用微调的DenseNet201模型进行了分类.
- 模型性能被严格评估,使用准确性,精度,回忆和F1得分指标.
主要成果:
- 在测试数据集上,DenseNet201分类器实现了94%的准确性.
- 在所有类别中观察到高精度和回忆率,正常/炎症 (1.00),前恶性 (0.87精度,1.00回忆) 和癌症 (1.00精度,0.80回忆) 的具体值.
- 集成分段模块增强了病变的焦点,减少了背景噪声,提高了诊断可靠性.
结论:
- 普莱亚斯提供了一个强大的,基于移动的解决方案,用于OPMDs的早期查.
- 该应用程序的集成细分和分类功能显示了改善社区口腔癌检测的前景.
- 普拉亚斯有潜力提高口腔癌管理的早期转诊途径.
