A review of advancements of artificial intelligence in dentistry
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has been used in healthcare for decades and has the potential to revolutionize dentistry by solving multiple clinical problems and making the work of clinicians easier. In particular, the study of AI applications in periodontal disease and cariology is important because these are two major areas of concern in dental health. Periodontal disease, which affects the gums and bone surrounding the teeth, is a major cause of tooth loss in adults. Cariology, the study of dental decay, is also an important area of focus for AI research. AI algorithms can be used to analyze dental images and detect early signs of decay that may be missed by human dentists. The review first discusses the history of AI in healthcare and then highlights some of the ways technology has improved dentistry and then describe some basic AI models such as artificial neural networks (ANNs), convolutional neural networks (CNNs), and random forest. The article then delves into how AI is involved in periodontal disease, cariology, endodontics, prosthodontics, and orthodontics including classifying different types of periodontal disease, identifying areas of bone loss, determining the severity of the disease, analyzing dental images, and detecting early signs of diseases. On the other hand, the application of AI in dentistry is relatively uncommon because implementing AI technologies in dentistry presents several challenges that need to be addressed for successful implementation of AI technologies in dentistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».