THE ROLE OF AI IN INTERPRETING PANORAMIC DENTAL X-RAYS A NARRATIVE REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the field of dental radiology, particularly in the interpretation of panoramic X-rays. Panoramic radiographs provide comprehensive visualization of teeth, jaws, and surrounding structures, making them critical for diagnosing a wide spectrum of dental and maxillofacial conditions. However, manual interpretation is time-intensive and susceptible to human error. The integration of AI, through machine learning (ML) and deep learning (DL) models, offers significant potential to enhance diagnostic accuracy, efficiency, and consistency, thereby improving patient outcomes and supporting clinical decision-making. Objective: This narrative review aims to synthesize current knowledge on the application of AI in panoramic dental radiograph interpretation, highlighting its advantages, limitations, and future opportunities in dental diagnostics. Main Discussion Points: The review explores AI-powered algorithms, particularly convolutional neural networks (CNNs), that have demonstrated strong performance in detecting caries, periodontal disease, implants, and other anomalies. Key advantages include improved diagnostic accuracy, reduced human error, real-time support for less experienced practitioners, and enhanced treatment planning. Limitations such as dataset quality, lack of standardization, interpretability challenges, and integration with existing clinical systems are critically discussed. Future directions emphasize AI-driven decision support systems, real-time diagnostics, and personalized treatment planning. Conclusion: AI demonstrates strong potential to revolutionize panoramic X-ray interpretation by improving accuracy, efficiency, and accessibility in dental practice. While current findings are encouraging, further large-scale studies, standardized evaluation protocols, and robust clinical validation are needed to ensure safe and equitable implementation.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».