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人工智能在牙科和颌面放射学中的应用
从 Netflix 上的电影推荐到手机上的自动更正功能，人工智能在我们日常生活中的应用越来越普遍。医学和牙科领域可以应用人工智能来跟上技术进步并利用它们来提高实践效率。虽然人工智能尚未得到广泛应用，但在牙科和颌面外科领域与牙科射线照片结合使用时具有巨大潜力。射线照片可以作为机器学习算法的数据集，并使人工智能技术能够执行诊断疾病和治疗计划等任务。正在牙科研究中研究的人工智能技术的用途包括牙科图表、诊断龋齿、囊肿和肿瘤以及正颌和正畸病例的治疗计划。
颌面外科中的人工智能。未来还是现在？
人工智能 (AI) 是当今医学领域的主要驱动力之一，在临床诊断领域具有明显的实用性，并且在改善患者治疗结果方面发挥着作用。机器学习技术（“机器学习” [ML]）源于人类的感受、学习和推理能力 1，基于逻辑算法的训练，通过这些算法，如果我们给机器一系列一般规则，机器就会在特定情况下做出决策。如今，人工智能应用已经非常多样化，已被用于改进诊断过程、识别罕见病症以及控制治疗后的结果。此外，由于 ML 技术具有很高的数据处理能力，创建具有多个记录的数据库可以帮助我们检测给定实体中的主要预后指标。毫无疑问，在医疗保健中纳入来自人工智能的元素正变得越来越频繁。主要包括：改善与患者沟通的计划、医疗监测系统、药物开发，以及最重要的是，在手术中，促进手术干预的机器人系统 2。尽管这些新技术在颌面外科领域的应用仍存在一定的局限性，但当今的外科医生需要正确理解它们的可能性、局限性和未来的挑战。在去年于巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，展示了第一个能够通过与 5G 技术连接远程指导手术的 AI 平台（外科手术的进步 - TeleSurgeon 平台）。该系统可靠地减少了手术室中的错误，并在过程的最关键阶段依靠机器的建议。这些进步预示着一个非常光明的未来，尽管很难预测这些系统何时会在外科手术领域达到人类的能力；大多数预测都指向这发生在 2050 年代初。
扩展的颌面肌功能评分方案：有效性和可靠性
目的：口颌系统临床评估对于颌面肌功能障碍的诊断必不可少。为了获得更准确的诊断，对颌面肌功能评分评估方案（OMES 方案）（Int.J. Pediatr.Otorhinolaryngol.72 (2008) 367– 375）进行了扩展，增加了项目数量和量表幅度。本研究旨在描述用于儿童评估的扩展 OMES 方案（OMES-E）。分析了方案的有效性、检查者的可靠性和他们之间的一致性，以及该工具的灵敏度、特异性和预测值。方法：样本包括从 200 个样本中随机选择的 50 名儿童的视频记录图像，其中 25 名男孩（平均年龄 = 8.4 岁，SD = 1.8）和 25 名女孩（平均年龄 = 8.2 岁，SD = 1.7）。三位准备进行口面肌功能评估的语言治疗师作为考官 (E) 参与。OMES 和 OMES-E 协议在不同的日子用于评估。E1 评估所有图像，E2 分析记录从 1 到 25 的儿童，E3 分析记录从 26 到 50 的儿童。通过使用 Pearson 相关性检验和分半信度检验 (p < 0.05) 将工具与 OMES 协议进行比较来分析 OMES-E 的有效性。计算了线性加权 Kappa 一致性系数 (Kw 0 )、灵敏度、特异性和预测值以及 OMD 的患病率。结果：OMES 和 OMES-E 方案之间存在统计学显著相关性 (0.79 > r < 0.94, p < 0.01)，与 OMES-E 具有显著的重测相关性 (0.75 > r < 0.86, p < 0.01)，信度范围为 0.86–0.93。检查者之间的相关性和信度系数为：E1 � E2 ( r = 0.74, 0.84)，E1 � E3 ( r = 0.70, 0.83) ( p < 0.01)。中等和良好强度的 Kw 0 系数占主导地位。OMES-E 协议显示平均敏感度 = 0.91、特异性 = 0.77、阳性预测值 = 0.87 和阴性预测值 = 0.85。OMD 的平均患病率为 0.58。结论：OMES-E 协议对于颌面肌功能评估有效且可靠。� 2010 Elsevier Ireland Ltd. 保留所有权利。