在理解口腔下粘膜纤维化方面的人工智能创新:一种新的现代主义方法:系统审查
Ankita Bohra1, T N Uma Maheswari2, Aditya Harsh3
117E 748 Chopasni Housing Board, India.
Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP
|November 28, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习可以帮助早期诊断和治疗口腔下纤维化 (OSMF). 这些技术为改善患者护理和改善这种常见的癌前疾病的结果提供了宝贵的工具.
科学领域:
- 口腔病理学 口腔病理学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 口腔下粘膜纤维化 (OSMF) 是南亚普遍存在的癌前疾病.
- 早期诊断OSMF对于预防恶性转变至关重要.
- 人工智能 (AI) 提供了分析患者数据和临床图像的潜力,用于诊断和治疗计划.
研究的目的:
- 评估机器学习 (ML) 软件在OSMF诊断和管理中的作用.
- 评估人工智能在协助口腔卫生专业人员进行OSMF干预方面的实用性.
- 探索AI在大规模人口查和OSMF管理方面的潜力.
主要方法:
- 在主要数据库 (PubMed,Scopus,Web of Science,Cochrane,Google Scholar) 中进行了系统的文献搜索.
- 关键词包括"人工智能"",机器学习"",口腔下粘膜纤维化"",诊断"",治疗计划"",图像分析"和"深度神经网络".
- 九项相关研究被选中进行审查.
主要成果:
- 人工智能应用在理解和干预OSMF方面表现有前途.
- 机器学习,特别是深度神经网络,可以创建有效的图像预测模型.
- 人工智能是口腔卫生专业人员在管理OSMF时的宝贵诊断辅助工具.
结论:
- 人工智能有可能在像OSMF这样的口腔病理中显著提高诊断准确性和患者护理.
- 人工智能在口腔保健中的应用,特别是OSMF,代表了未来治疗策略的新方法.
- 需要进一步开发和整合人工智能,以提高OSMF患者的诊断和预后结果.
