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이 임상 연구는 소아 환자의 영구치 평가에서 인공지능(AI)의 민감도, 특이도, 정확도 및 정밀도를 평가하는 것을 목표로 하였습니다. 폴란드 키엘체에서 Carestream CS9600 장비로 촬영한 1,000개 이상의 연속 DPR이 선별되었습니다. 연구 자료에서 발달 연령 환자의 35개의 치과 파노라마 방사선 사진(DPR)이 확인되어 포함되었습니다. 이들은 AI 알고리즘을 사용하여 자동으로 평가되었습니다. 이후 연구자들이 DPR을 분석하였습니다. 다음의 이분형 변수의 상태가 평가되었습니다: (1) 충치, (2) 결손 치아, (3) 충전된 치아, (4) 근관 치환 및 (5) 치근단 병변. 결과는 충치, 치아 충전 및 결손 치아의 탐지에서 높은 특이도와 정확도(모두 85% 이상)를 보였지만 정밀도는 낮았습니다. 이 연구는 이전에 소홀히 여겨졌던 연령대에 대한 AI 성능을 상세히 평가하였습니다. 결론적으로, 치과 파노라마 방사선 사진에서 영구치 평가를 위한 AI 알고리즘의 전체 정확도는 소아 환자에서 성인 또는 전체 인구보다 낮습니다. 따라서 혼합치열 평가 시 최소한 영구치를 무시할 수 있도록 AI 기반 소프트웨어에 유치 치아 식별을 구현해야 합니다 (ClinicalTrials.gov 등록 번호: NCT06258798).
Turosz 외 (수요일)는 이 질문을 연구하였습니다.