A review of advancements of artificial intelligence in dentistry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle