Evaluación de la salud periodontal mediante inteligencia artificial mediante fotografía intraoral Selfie

La primera parte de este estudio recopilará la vista bucal de la fotografía intraoral y los índices clínicos de las encías de 300 pacientes que visitan el Hospital Dental Prince Philip (PPDH). Estas fotos intraorales serán tomadas por los pacientes utilizando un teléfono inteligente (iphone) montado con un aparato (Scanbox) de forma estandarizada y la calidad supervisada por el personal clínico. Los índices clínicos de las encías serán tomados por personal clínico capacitado y calibrado. Alternativamente, la foto clínica puede ser evaluada por un médico experimentado para localizar la encía inflamada/saludable. Este conjunto de datos sintetizados se importó a la red neuronal para aprender las características de imagen de las encías inflamadas y saludables y entrenar a la computadora.

La segunda parte de este estudio reclutará a 150 pacientes con gingivitis y hará un seguimiento longitudinal de su estado de las encías antes y después del tratamiento de las encías en PPDH utilizando índices de encías clínicos y fotográficos intraorales estandarizados. Los índices clínicos de las encías son el patrón oro que refleja los cambios en el estado de las encías.

Todas las fotografías recopiladas serían analizadas por computadora (software: MatLab) para identificar características clave que ayuden con la detección y el control del estado de las encías. Luego se recopilarían datos para construir un programa que cuantifique las características identificadas que pueden incluir lo siguiente:

1. Color de los tejidos de las encías marginales
2. Textura de los tejidos marginales de las encías
3. Volumen de los tejidos marginales de las encías, con referencia a los índices clínicos de las encías.

Análisis de datos y tamaño de muestra: La computadora será entrenada con la foto y los índices/evaluación clínica obtenidos en la parte I de este estudio. La computadora capacitada luego se usará para monitorear los cambios en la condición periodontal de los pacientes en la parte II de este estudio basándose únicamente en fotografías. Se calculará la sensibilidad (detectar la verdadera enfermedad), la especificidad (detectar la verdadera salud) y el área bajo estas curvas (con referencia a los índices clínicos estándar de oro de las encías) y son el resultado principal de este estudio. El entrenamiento de la computadora es un proceso continuo y el punto final llega cuando la sensibilidad, la especificidad y el área bajo estas curvas (AUC) alcanzan una meseta (saturación). Por lo tanto, el entrenamiento de la computadora se dividirá en tres frases con 100, 200 y 300 de casos en la parte I de este estudio y observará los cambios en la sensibilidad, especificidad y AUC.

El resultado informado por el paciente sobre el uso de selfies con teléfonos inteligentes se registraría en una escala analógica visual (EVA) como resultado secundario.

Determinación del tamaño de la muestra: cada diente representa una unidad y suponga que cada sujeto tiene 20 dientes, habrá más de 300 sujetos X 20 dientes = 6000 unidades para el entrenamiento. Para el estudio de la parte 2, se reclutarán 150 sujetos y 130X20 = ​​2600 unidades para probar la computadora.

Todos los pacientes nuevos que asistan al Prince Philip Dental Hospital serán examinados para detectar inflamación de las encías y enfermedades periodontales mediante un examen clínico.

El examen periodontal básico (BPE, que incluye examen visual y sondaje mecánico de la encía) se realizará para todos ellos y se asignará a los estudiantes de pregrado para el cuidado de los pacientes según la gravedad.

El registro informático puede recuperar pacientes con inflamación de las encías (puntaje BPE 2). Manejo de datos Todos los datos se mantendrán revisados ​​por un miembro no combinado (YHL) para verificar la calidad. Solo se divulgarán los datos relacionados con los resultados del estudio. Todos los datos se conservarán durante otros dos años desde que finalice el estudio. Después de eso, los datos serán destruidos por completo. El investigador principal tendrá acceso a los datos personales durante y después del estudio.