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正畸学中的人工智能：批判性评论
虽然正畸领域对人工智能 (AI) 和机器学习等高级数据分析方法的兴趣正在上升，但监管部门批准的使用 AI 的应用数量落后于出版物数量 (图1A)。截至 2023 年 7 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 676 种支持 AI 和机器学习的医疗设备，其中略高于 1% 与牙科有关：6 种牙科放射学和 1 种正畸学 (CEREC Ortho Software；Dentsply Sirona) (食品和药物管理局 2023) (图1B)。然而，大量的范围界定审查为 AI 在正畸学中的应用描绘了积极的前景。其中提出的用例是多方面的且前景广阔：AI 可以帮助正畸医生评估临床图像（例如，在头颅侧位片中检测标志），提供决策支持（正畸拔牙的需要、正颌手术的需要、结果预测等）并部分减轻日常任务的负担（文档、远程随访）（刘等人2023）。本评论的第一部分旨在评估正畸 AI 领域的热门话题。此外，还介绍了多模态学习或大型语言模型 (LLM) 等最新技术机会，并讨论了它们对正畸的影响。本评论的第二部分重点介绍了需要加以关注的局限性、风险和挑战
人工智能在正畸学中的应用综述
人工智能由麦卡锡于 1956 年提出，可以描述为非生物的行为，它具有感知复杂环境、学习并做出相应反应的能力（Nilsson and Nilsson，1998）。人工智能不一定模仿人类大脑，而是一种具有自己一套规则的解决问题的工具。已经进行了研究以利用人工智能实现类似人类的行为，并且发现计算机在许多参数上都超过了人类的结果（Faber 等人，2019 年）。人工智能技术已广泛应用于从鉴别诊断和放射线解释到牙科领域的修复治疗（Khanna，2010 年）。市场上有使用人工智能收集和存储患者数据的牙科管理软件。在这方面，人工智能可用于生成易于访问的完整详细虚拟数据库。交互式和语音识别界面可帮助牙科临床医生轻松完成一些复杂的任务。具有人工智能技术的软件可以记录必要的数据，并比人类更快、更有效地将其传输给临床医生 (Kannan, 2017)。凭借其独特的学习能力，人工智能可以接受训练来执行不同的任务。它
正畸学院 2023-2025 年战略计划
2025 • 在第一批学生毕业后评估为期 24 个月的综合 MSD/证书课程 • 审查为临床 ABO 考试做准备的课程 • 推出新的学术网页 • 审查 ABO 笔试课程 • 增加研究提交以发表 • 继续 ABO 笔试成功 • 增加教职员工和住院医生的社区服务参与度
正畸学中的机器学习：挑战与前景
人工智能 (AI) 应用显著改善了我们的日常生活质量。过去十年见证了牙科领域新兴应用的出现。人工智能，尤其是机器学习 (ML)，由于其强大的图像处理和决策支持系统能力，有望在未来在正畸领域得到广泛应用。我们对 ML 在正畸程序中的应用的最新研究进行了全面的文献综述，包括诊断、决策和治疗。机器学习模型在标志识别、骨骼分类、骨龄预测和牙齿分割方面的表现与人类相似甚至更高。同时，与人类专家相比，ML 算法在正畸决策程序和治疗效果评估中具有高度的一致性和稳定性。然而，目前对 ML 的研究提出了关于其可解释性和数据集样本可靠性的重要问题。因此，需要正畸专业人员和技术人员之间进行更多的合作，以实现 AI 与临床之间的良性共生。
正畸智能托槽的未来一瞥
支架。................................................................................................................ 12
范围审查 - 正畸中使用的智能手机应用程序
利益相关者显而易见；然而，如果要获得更多认可，正畸应用程序需要经过验证并证明其治疗益处。直到最近，Google Play Store 和 Apple App Store 中的正畸应用程序的数量一直在稳步增加。Singh [ 5 ] 于 2013 年进行了首次关于正畸应用程序数量和类型的研究，他在 Google Play Store 和 Apple App Store 上发现只有 19 个应用程序。2014 年，这一数字跃升至 119 [ 6 ]。到 2017 年，Gupta 和 Vaid [ 7 ] 发现了 354 个应用程序。Siddiqui 等人 [ 8 ] 在 2019 年进行的最新研究将正畸应用程序的数量定为 305 个，这是该数量首次出现下降。这些应用程序以患者和临床医生为中心，在类型和目标上差异巨大。尽管正畸应用数量众多，但对其真实性进行研究的却寥寥无几。在过去 20 年里，范围审查已成为一种颇受欢迎的文献审查方法，并已广泛应用于医疗保健领域。然而，在正畸文献中，很少有范围审查 [ 9 ]。范围审查通常用于研究某一主题领域内研究的程度、范围和类型，有助于