开发一个人工智能驱动的工具,用于在临床前内牙科培训中对工作长度的确定进行放射性反
Sanaa Aljamani1,2, Iman AlMomani3,4,5, Walid El-Shafai6,7
1Restorative Department, School of Dentistry, The University of Jordan, Amman, Jordan.
Frontiers in dental medicine
|March 16, 2026
概括
一个人工智能工具准确地确定根管工作长度,为牙科学生提供即时反. 该系统通过提高技能改进和学习支持来增强内牙教育.
科学领域:
- 医疗教育中的人工智能
- 牙周内科医生培训和技能发展
背景情况:
- 准确的工作长度的确定对于根管治疗的成功至关重要.
- 将人工智能 (AI) 整合到内牙科培训中对于提高牙科教育的重要性日益增加.
研究的目的:
- 开发和评估基于机器学习的工具,用于对放射性工作长度的测定提供反.
- 评估人工智能工具在临床前牙科学生中的可用性和教育支持.
主要方法:
- 创建了3000张放射图像的数据集,并为工作长度的确定进行了标记.
- 开发和评估了22个卷积神经网络 (CNN) 模型,其中最好的模型集成到网络平台中.
- 该工具在30名牙科学生身上进行了试点测试,这些学生通过利克特级问卷提供了反.
主要成果:
- 人工智能工具实现了高诊断性能,准确度在97%-99%之间,F1分数在95%-98%之间.
- 学生报告了积极的可用性,对系统的清晰度,易用性和学习支持评价很高 (中位数为5.0).
结论:
- 由人工智能驱动的反系统是准确的,被用户接受得很好,并有效地支持内牙教育.
- 这个工具提供即时的,有建设性的反,有利于技能提炼和在大教室,有未来扩张的潜力.
