Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
Инструмент для выявления кариеса на основе искусственного интеллекта демонстрирует значительный потенциал для улучшения диагностики кариеса в клинических условиях. Однако его чувствительность зависит от расположения зуба и типа поражения.
В недавнем исследовании оценивали эффективность диагностической модели на основе искусственного интеллекта (ИИ) с технологией глубокого обучения для выявления кариеса зубов с помощью внутриротовых снимков в условиях реальной клинической практики. В этом исследовании были получены многообещающие результаты с точки зрения точности, специфичности и прогностической ценности диагностической модели, а также были определены области применения для потенциального повышение эффективности выявления кариеса. В исследование был включен 191 пациент, последовательно посещавший эндодонтическую клинику. В общей сложности с помощью внутриротовой камеры был обследован 4361 зуб.
Использованная в исследовании модель на основе ИИ включала архитектуры MobileNet-v3 и U-net, предназначенные для тщательного изучения снимков и выявления кариеса. Оценивали такие показатели, как общая точность, чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность. Сравнение проводили относительно клинического диагноза, поставленного стоматологом-эндодонтом. В этом проспективном клиническом исследовании модель выявления кариеса на основе ИИ продемонстрировала высокую эффективность по нескольким ключевым показателям:
Одним из ключевых выводов стало различие в точности диагностики, основанное на следующих факторах:
Обладая высокой точностью, специфичностью и отрицательной прогностической ценностью, модель на основе ИИ может помочь клиницистам в выявлении здоровых зубов и успешном исключении кариозного поражения, повышая достоверность диагностики. Однако требуется повышение чувствительности при некоторых локализациях зуба и типах кариеса. Усовершенствованные модели на основе ИИ и мультимодальная интеграция данных могут повысить эффективность диагностики кариеса с помощью ИИ при оказании стоматологической помощи.
BMC Oral Health
Diagnostic accuracy of artificial intelligence-assisted caries detection: a clinical evaluation
Jing-Wen Zhang и соавт.
Комментарии (0)