新研究强调 AI 诊断 MIH 的最新进展

该模型最初是在 18,719 张牙齿照片和 34,710 个病理发现的基础上开发的。然后由训练有素的牙医根据国际公认的分类框架对图像进行分析。正如最初的论文中所描述的，该模型产生了显着的高内部效度，但作者谨慎地强调该模型需要进一步改进和外部验证。

基于这一线索，验证研究人员使用可从互联网搜索中免费获得的图像测试了该模型。由五名牙医组成的工作组总共评估了 455 张图像，他们确定 277 张图像显示咬合或光滑表面有 MIH 的牙齿，178 张图像显示没有 MIH 的牙齿。当这些图像随后由 AI 模型进行分析时，结果非常具有启发性：该模型基于图像的 MIH 检测总体准确率达到 94.3%。

该系儿科牙科科主任、合著者 Jan Kühnisch 教授在接受世界牙科论坛 (Dental Tribune International) 采访时评论了这项研究的重要性。“牙科照片必须被理解为相当于临床检查的数字和机器可读性，可以通过 AI 方法自动评估，并可能有助于将来进行准确的诊断评估。考虑到图像可以通过各种口腔内窥镜、半专业相机甚至手机来捕捉，那么通过 AI 算法进行分析并获得快速且可能便宜的牙科诊断只是一小步。

这自然会引发一个问题，即这种 AI 辅助诊断将如何改变牙科专业。Kühnisch 教授继续说道：“我认为这种 AI 模型将逐步集成到牙科软件应用程序中，并将支持专业工作。它类似于其他牙科开发，例如自蚀刻胶粘剂。很久以前就有一个愿景，但花了一二十年的时间才使性能足够稳定，以便它可以用于日常牙科实践。

就像人工智能的采用正在改变的其他牙科领域一样，一个基本问题仍然是这些模型的科学准确性如何，以及如何将它们与人类评估和判断有意义地整合在一起。

 

这项题为“基于人工智能的方法的外部验证，用于检测和分类牙科照片中磨牙切牙矿化不足”(“External validation of an artificial intelligence-based method for the detection and classification of molar incisor hypomineralisation in dental photographs”)的研究发表在 2024 年 9 月的《牙科杂志》(Journal of Dentistry)。

 

主题：诊断

标签：人工智能 牙科成像 MIH

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