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目的：随着科技的进步，神经网络在牙科中的应用取得了惊人的发展。本系统评价旨在报告用于牙髓病诊断、决策和预后预测的人工智能 (AI) 应用的有效性。材料和方法：从 PubMed、Medline、Embase、Cochrane、Google Scholar、Scopus 和 Web of Science 等电子数据库中查找了关于 AI 在牙髓病学中应用的研究，这些研究发表于 2000 年 1 月 1 日至 2020 年 6 月 1 日。共对 10 项符合我们资格标准的研究进行了进一步的定性数据分析。使用 QUADAS-2 来综合纳入研究的质量。结果：AI 已在牙髓病学中得到广泛应用。所采用的神经网络在神经架构上大多基于卷积神经网络 (CNN) 和人工神经网络 (ANN)。这些 AI 模型已用于定位根尖孔、再治疗预测、预测根尖病变、检测和诊断垂直根部骨折以及评估根部形态。结论：这些研究表明，神经网络在准确性和精确度方面的表现与经验丰富的专业人员相似。在一些研究中，这些模型甚至超过了专家。临床意义：这些模型可以作为经验不足和非专家的专家意见提供更大的帮助。关键词：人工智能、人工神经网络、卷积神经网络、深度学习模型、牙髓诊断、牙髓预后、机器学习。当代牙科实践杂志 (2020)：10.5005/jp-journals-10024-2894
人工智能应用程序的有效性设计......
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