Ein Entscheidungsunterstützungssystem basierend auf Klassifizierungsalgorithmen für die Diagnose parodontaler Erkrankungen

Es wird ein Querschnittsstudiendesign angewendet. Zweihundertfünfzig Patienten werden von einem erfahrenen Parodontologen untersucht und als Eingabevariablen verwendet. Das endgültige Diagnoseergebnis wird unter Berücksichtigung relevanter Informationen aus der Krankengeschichte des Patienten, der klinischen zahnärztlichen Untersuchung und der Röntgenuntersuchung erstellt. Von der Stichprobe von 250 Patienten werden 20 % der Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip der Testgruppe zugeordnet, während der Rest der Trainingsgruppe zugeordnet wird, bevor er an die Algorithmen weitergeleitet wird.

Die Studienziele Für parodontale Anwendungen, wie die Diagnose von Gingivitis und Parodontitis, wurden Modelle mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt; Ihre Genauigkeit und technologische Reife müssen jedoch weiterentwickelt werden. Die Anwendungen solcher Technologien im Bereich der Parodontologie sind weltweit rasant. Das Königreich Saudi-Arabien schreitet bei der Einführung und Implementierung von Technologien in verschiedenen Sektoren schnell voran. Der Gesundheitssektor, insbesondere der klinische Bereich, benötigt jedoch Originalforschung, die auf saudische Probanden angewendet wird. Die Literatur im Bereich maschineller Lernanwendungen in der Zahnmedizin ist begrenzt. Obwohl sich KI-Modelle für parodontologische Anwendungen noch in der Entwicklung befinden, könnten sie als wirksame Diagnoseinstrumente dienen. Die vorliegende Studie sollte die bestehende Lücke in der Literatur schließen.