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Diagnostic Performance of Ai vs Junior Dentists

7. November 2026 aktualisiert von: Susan Hattar, University of Jordan

Comparison of Artificial Intelligence vs. Junior Dentists Diagnostic Performance for Radiographic Caries & Periapical Lesion Detection

OBJECTIVES

Compare diagnosis of Periapical lesions & Proximal caries by AI and junior dentists
Evaluate Validity of a deep learning based convolutional neural network (CNN) for detecting proximal caries lesions, periapical lesions compared to junior dentists.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Diagnose

Detaillierte Beschreibung

Statement of problem Current evidence supports the use of AI as a valuable diagnostic platform adjunct for detecting periapical lesions. However, well-designed, high-quality randomized clinical trials are required to assess the potential implementation of AI in the routine practice of periapical lesion diagnosis. In addition, most studies were done on OPG and CBCT not on periapical radiographs. Evidence suggests that AI-assisted systems are effective in detecting large, distinct periapical lesions. However, their performance drops in more complex cases, such as with root-filled teeth and in small periodical lesions The performance of AI in caries detection remains moderate, and its periapical status assessment is insufficient due to high false-positive rates

Research Questions

Does Trained AI outperform junior dentists in basic diagnostic tasks, specifically in detecting tooth caries and periapical lesions through radiographic interpretation?
Does AI increase the accuracy of lesion detection?
Is AI more accurate than junior dentists in detecting carious lesions or periapical lesions?
Is there a difference between diagnosis of Caries vs Periapical lesions through AI tools compared to junior dentists?

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

120

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Name: Susan Hattar, PhD
Telefonnummer: +962795642613
E-Mail: s.hattar@ju.edu.jo

Studienorte

Jordanien
- - Amman, Jordanien, 11181
    - The university of Jordan

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patients over 18 years of age that were clear and displayed the full anatomical crown and root apex.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

Bitewings obtained from patients treated at Jordan University Hospital. Only bitewings of permanent maxillary and mandibular teeth, with the crowns of both dental arch being detectable. Coronal part of the tooth had to be in toto visible on the radiograph and that no structure is projected on the examined tooth, teeth with overlap free projection selected
Periapical Radiographs: patients over 18 years of age that were clear and displayed the full anatomical crown and root apex.

Exclusion Criteria:

Radiographs of deciduous teeth or mixed dentition, those with severe noise or haziness, radiographs of partially edentulous areas, teeth exhibiting abnormal crown or root anatomy, and any radiographs that were difficult to assess.
Overlapping images, radiographs with distortions, noise and shadows, and low quality radiographs
Radiographs excluded if at least 2-3 examiners did not agree.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Beobachtungsmodelle: COHORT
Zeitperspektiven: CROSS_SECTIONAL

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme	Maßnahmenbeschreibung	Zeitfenster
(ROCAUC) Zeitfenster: 12 months	Receiver-Operating-Characteristics curve	12 months

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme	Maßnahmenbeschreibung	Zeitfenster
Diagnostic test parameters Zeitfenster: 12 months	Sensitivity, Specificity, PPV, NPV	12 months

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

University of Jordan

Ermittler

Studienleiter: Susan Hattar, PhD, University of Jordan

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. November 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. Oktober 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat