Application and performance of artificial intelligence in implant dentistry: An umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
This umbrella review evaluates the applications and performance of AI in implant dentistry, comparing its effectiveness to human intelligence. The PICO question addressed was: “In implant dentistry, how does the performance of AI-driven approaches compare to standard references or conventional methods performed by human practitioners?” A comprehensive search was conducted across databases such as PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, PROSPERO, Cochrane Library, and Google Scholar until August 2024. Two independent reviewers conducted the screening, data extraction, quality assessment, and certainty evaluation. After screening 12 studies included for qualitative analysis. The majority of studies utilized deep learning (DL) models, and some studies employed traditional machine learning (TML) or simple rule-based algorithms. Most systematic reviews found AI applications and performance promising when compared to human intelligence. However, several challenges were identified, particularly in AI’s accuracy in measuring bone width and height, detecting the inferior alveolar canal, treatment planning, and predicting osseointegration. Although AI shows promise in detecting anatomical landmarks (such as the maxillary sinus), identifying implant systems, and supporting clinical decisions, current models still face significant limitations and should not yet be considered as standalone tools capable of replacing human practitioners.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».