目的:尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多,但在实施过程中仍存在挑战,这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务(诊断的重要组成部分),研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下,通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法:22 名三年级和 19 名四年级牙科学生(分别为 DS3 和 DS4)完成了远程管理的调查,以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片,而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果:除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错(P < .05)外,有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而,有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论:使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论:AI 输入会影响临床决策,这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中,因此必须谨慎行事,以防止过度依赖 AI 生成的信息。
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。
放射学是人工智能应用的先驱领域之一。人工智能在放射学中的应用在对普通射线照片、磁共振成像扫描和计算机断层扫描中的异常进行分类和检测方面显示出巨大的前景,从而可以做出更准确的诊断并改善治疗决策。2,3 它可以帮助识别可能无法被人类观察到的异常,例如早期癌症。人工智能模型被用于预测患者结果并预测疾病爆发、医院再入院率和患者健康风险。在过去十年中,许多基于人工智能的算法已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准并准备实施。2 一个例子是脓毒症休克早期检测算法,该算法采用高分辨率时间序列数据来预测重症监护病房 4 至 12 小时内脓毒症休克的发病时间
方法:2016年1月至2020年12月在2016年1月至12月进行的一年的前瞻性,观察性,完整的工作以及一年的后续研究包括800例主动肺结核病病例,具有特定的纳入心动过速,tachyperabardia,tachypypnea的特定纳入标准,有或没有低氧和休克。患有心脏病和服用心脏药物的危险因素的病例以及心包积液的病例被排除在研究之外。所有研究案例均经过方案分析,例如胸部X射线照片,脉搏血氧仪,ECG,痰液检查,心脏酶(CPK-MB,NT- Pro-BNP和心脏肌蛋白酶),血清皮质醇和呼吸症在入口点,在两次和六个月的抗抗细胞药物治疗中,均为抗蛋白酶症的治疗。通过卡方检验进行统计分析。
抽象目的:在牙科手术之前,使用手动射线照片来计划治疗时间并确定骨骼成熟度。本研究旨在使用不同的深度学习方法来确定手工射线照片的性别。方法:预先处理了1044个个体(534名男性和510名女性)的左手射线照相仪,以阐明图像并调整对比度。在性别分类问题中,Alexnet,VGG16和VGG19转移学习方法都被用作单独的分类器,并将这些方法从这些方法中获取并赋予了支持向量机(SVM)分类器。结果:结果表明,图像分析和深度学习技术在性别确定方面提供了91.1%的精度。结论:手工射线照相表现出性二态性,可用于性别预测。关键字:深度学习; İmage分析;手动X光片;性别确定
Shah 博士一直在使用 AI Insights 来增强诊断支持。在每次患者检查中,数字解决方案在制定必要的治疗计划方面都发挥着至关重要的作用。患者通常会接受数字口内成像以及口内扫描仪扫描,并在适当的情况下进行数字正畸全景片 (OPG)。Shah 博士很快意识到将 AI 驱动的软件作为第二意见或验证其对射线照片的临床评估的优势。该软件使用预定算法评估数字全景图像并报告病理学发现;检测包括牙冠、植入物、填充物、根尖病变和龋齿。AI Insights 确保已识别出射线照片中的所有相关发现,确保安心并加强法医保护。后者变得越来越重要,因为 AI Insights 报告为患者提供了额外的评估层,为牙医和患者提供了增强的保护。
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法,在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用,并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织,然后可以一起或单独显示(图 1)。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样,可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像,但 CBCT 软件还结合了参考线,使这些切片的定位变得不那么复杂。例如,即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分,矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置(图 2)。CBCT 本质上是数字化的,它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如,体素用于代替像素,因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM(数字成像和