人工智能可以通过自动化图像分析来推进骨科诊断吗?
Dan Adrian Lutescu1, Claudiu Constantin Manole2, Ana Maria Cristina Țâncu3
1Department of Medical Informatics and Biostatistics, Faculty of Dentistry, "Carol Davila" University of Medicine and Pharmacy, Bucharest, Romania.
Frontiers in radiology
|March 9, 2026
概括
人工智能 (AI) 正在彻底改变牙科诊断,使用深度学习来解释骨科影像 (OPG). 虽然人工智能在牙识别方面表现出高精度,并为复杂的诊断提供了有希望的潜力,但数据,变化和信任方面的挑战仍然存在.
科学领域:
- 牙科放射学 牙科放射学
- 人工智能在医学中的应用
- 深度学习应用程序
背景情况:
- 深度学习,特别是卷积神经网络,正在提高解读牙图像的准确性,例如骨科影像 (OPG).
- 人工智能正在改变牙解剖学和病理学的检测,分类和细分.
研究的目的:
- 审查人工智能驱动的牙科成像方面的进展,重点关注诊断突破.
- 将技术进步与牙科人工智能的不断变化的监管和伦理格局相结合.
- 为教育者,从业者和学习者提供关于人工智能在牙科诊断和培训中的实施的路线图.
主要方法:
- 对牙科放射学中人工智能的当前文献进行叙述性审查.
- 分析人工智能模型在牙识别和内手术诊断等任务中的表现.
- 对美国和欧盟的牙科护理中人工智能的监管和伦理框架的审查.
主要成果:
- 最先进的AI模型在牙识别中实现了高精度.
- 商业人工智能解决方案在诊断复杂的牙科疾病方面表现出可变但有前途的性能.
- 人工智能实施的重大障碍包括数据要求,人口变化和医疗法律问题.
结论:
- 人工智能是牙科诊断和教育的变革力量,而不是未来的概念.
- 合作正在为安全的AI集成塑造道德和法律框架.
- 将创新与实施联系起来,是实现人工智能在日常牙科护理中的潜力的关键.
