牙教育中的人工智能:以频率主义和贝叶斯主义为基础的学生证据的meta分析进行系统审查
Carlos M Ardila1,2, Eliana Pineda-Vélez2,3, Anny M Vivares-Builes2,3
1Department of Periodontics, Saveetha Dental College, and Hospitals, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences, Saveetha University, Saveetha 600077, India.
Dentistry journal
|November 26, 2025
概括
人工智能 (AI) 在牙周内科教育方面表现有前途,在诊断任务中表现优于牙科学生. 这支持人工智能作为牙科培训中辅导和评估的有价值工具.
科学领域:
- 牙科教育 牙科教育
- 人工智能在牙科中的应用
- 牙周内诊断诊断 牙周内诊断诊断
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在牙科课程中的整合正在增加.
- 人工智能在牙周内科的教育影响,特别是对学生的教育影响,需要澄清.
研究的目的:
- 审查以学生为基础的关于内牙科人工智能的证据.
- 将AI性能与牙科学生在诊断任务中的性能进行比较.
- 评估AI在内牙科培训和评估中的作用.
主要方法:
- 在主要数据库 (PubMed/MEDLINE,Embase,Scopus,Web of Science) 进行系统的文献搜索.
- 包括涉及牙科学生和AI在内牙科任务中的研究.
- 用于诊断比较的元分析 (随机效应和贝叶斯模型).
- 使用 QUADAS-2 和 GRADE 的偏差风险和证据评估的确定性.
主要成果:
- 五项研究符合纳入标准;元分析支持人工智能用于诊断任务 (Hedges g ≈ 1.48).
- 人工智能在学生的准确性上表现出了显著的优势 (约. +20个百分点).
- 贝叶斯分析以很高的确定性证实了AI的优越性能.
结论:
- 人工智能可能在内牙诊断准确度上超过牙科学生.
- 人工智能可以作为形成性辅导和客观反的有效辅助.
- 人工智能为更一致和可靠的内牙评估提供了潜力.
