The future of maxillofacial prosthodontics in North America: The role of advanced digital technology and artificial intelligence – A discussion document
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Maxillofacial prosthodontists were advanced digital technology (ADT) adopters early in the new Millennium. The past two decades saw a range of digital enablers emerge including digital imaging (internal and surface), digital surgical planning, digital functional assessment, subtractive and additive manufacturing, navigation, and robotics among others. Artificial Intelligence (AI) is the latest ADT arrival that will be a challenging disruptive technology. ADT has served as a profound change agent in maxillofacial prosthodontics. The intent was to explore the process and level of ADT engagement in maxillofacial prosthodontics. PURPOSE: The purpose was twofold. Firstly, to explore maxillofacial prosthodontic engagement of ADT. Secondly, to develop a discussion document to assist the American Academy of Maxillofacial Prosthetics (AAMP) with establishing a collective awareness and considered opinion on the future of maxillofacial prosthodontics in the digital era. MATERIAL AND METHODS: AAMP member interest in ADT was assessed through analysis of AAMP annual congress programs and publications in the Journal of Prosthetic Dentistry (JPD). The history of the maxillofacial prosthodontic journey to the digital era was undertaken with a selective literature review. The perceptions maxillofacial prosthodontists hold on ADT engagement was assessed through a survey of AAMP members. Developing an understanding of the influence AI was conducted with a review of pertinent literature. RESULTS: From 2011-2020, an annual mean of 38% of papers published in the JPD involved clinical use of ADT. From 2017-2019, 44% of invited presentations at AAMP annual congresses included clinical use of ADT. The journey to the digital era distinguished three periods with formative and consolidation periods influencing the innovation digital era. The AAMP member survey had a 59% response rate and studied 10 domains through 31 questions. Of the respondents, 89% thought ADT important to the future of maxillofacial prosthodontics. CONCLUSIONS: The discussion document will assist the AAMP in developing a collective consciousness and considered opinion on ADT in the future of maxillofacial prosthodontics. Members of the AAMP have a developed interest in clinical applications of ADT. A great challenge is that no formal education, training, or clinical competency requirements for ADT could be identified. Clinical competency requirements are important to prepare maxillofacial prosthodontics for the inevitability of a digital era future. The discussion document poses the fundamental question of whether maxillofacial prosthodontists will remain as passive end users of ADT and AI or will they become engaged knowledge workers that have determined clinical competency in ADT and AI in patient care. Without this knowledge worker role, maxillofacial prosthodontists may experience difficulty being part of the inevitable ADT-AI driven future.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 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 ».