Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Кузик ІМ, Котельбан АВ. Використання штучного інтелекту в ортодонтії. Експериментальна і клінічна медицина. 2023;92(4):70-80. https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.4.kuk Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.15534372 Резюме Застосування штучного інтелекту (ШІ) в ортодонтії є дуже різноманітним й варіюється від ідентифікації анатомічних та патологічних структур зубо-щелепного апарату людини до підтримки прийняття складних рішень у плануванні ортодонтичного лікування. Метою даної роботи було проаналізувати сучасні погляди на використання методик та моделей штучного інтелекту в ортодонтії на основі проведення огляду літератури. Було опрацьовано наукові публікації різних наукометричних баз даних (PubMed, Scopus, Google Scolar та Web of Science) протягом останніх 5 років. Штучний інтелект є одним із найперспективніших інструментів завдяки високій точності та ефективності роботи. Практикуючі стоматологи зможуть використовувати його як додатковий інструмент для зменшення робочого навантаження. Однак для цього потрібна тісна кооперація комерційних продуктів ШІ з науковим співтовариством, подальші дослідження, включаючи рандомізовані клінічні випробування, з метою апробації та інтеграції цієї концепції в стоматологічній практиці. Ключові слова: стоматологія, діагностика, машинне навчання, цефалометрія. Cite in English in Vancouver style: Kuzyk IM, Kotelban AV. The use of artificial intelligence in orthodontics. Experimental and Clinical Medicine. 2023;92(4):70-80. https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.4.kuk [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.15534372 Abstract The application of Artificial Intelligence (AI) in orthodontics is very diverse and ranges from the identification of anatomical and pathological structures of the human dentition to support complex decision-making in orthodontic treatment planning. Its application has grown significantly in recent years, as reflected by the exponential increase in the number of scientific publications on the integration of artificial intelligence into everyday clinical practice. In many cases, AI can be seen as a valuable tool whose algorithms help dentists and clinicians analyze data from multiple sources of information. The purpose of this paper was to analyze current views on the use of artificial intelligence techniques and models in orthodontics based on a literature review. The scientific publications of various scientometric databases (PubMed, Scopus, Google Scolar, Web of Science, etc.) over the past 5 years were processed. Artificial intelligence is one of the most promising tools due to its high accuracy and efficiency. Given the current scientific dynamics in the field of AI, it can be assumed that AI will become an integral part of diagnostics and treatment planning in the near future. Practicing dentists will be able to use it as an additional tool to reduce their workload. However, this requires close cooperation of commercial AI products with the scientific community, further research, including randomized clinical trials, to test and integrate this concept in dental practice. Modern artificial intelligence is excellent at utilizing structured knowledge and gaining insights from huge amounts of data. However, it is not able to create associations like the human brain and is only partially capable of making complex decisions in a clinical situation. In turn, the efficiency of AI is achieved only when unbiased training data and a properly designed and trained algorithm are used. Keywords: dentistry, diagnostic, machine learning, cephalometry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,013 |
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 ».