Impacto de la formación de estudiantes de odontología para una plataforma basada en IA
5 de enero de 2024 actualizado por: University of Copenhagen
El impacto de capacitar a los estudiantes de odontología en el uso de una nueva plataforma basada en inteligencia artificial para la predicción de la exposición pulpar antes de la excavación de caries profunda: un ensayo controlado aleatorizado
El surgimiento de la inteligencia artificial (IA) y específicamente del aprendizaje profundo (DL) han mostrado un gran potencial en la búsqueda de características radiográficas y la planificación del tratamiento en el campo de la cariología y la endodoncia.
Un creciente cuerpo de literatura sugiere que los modelos DL podrían ayudar a los odontólogos a detectar características radiográficas como lesiones cariosas, lesiones periapicales, así como a predecir el riesgo de exposición pulpar cuando se realiza una terapia de excavación de caries.
Aunque, la literatura actual carece de suficiente investigación sobre el efecto de la capacitación suficiente de los odontólogos para usar plataformas basadas en IA.
Este ensayo controlado aleatorio prospectivo tiene como objetivo evaluar el rendimiento de los estudiantes cuando utilizan una plataforma basada en IA para la predicción de la exposición pulpar con y sin suficiente capacitación previa al procedimiento.
La hipótesis es que el desempeño de los participantes en el grupo con suficiente entrenamiento es similar al del grupo sin suficiente entrenamiento.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
20
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Copenhagen, Dinamarca, 2200
- University of Copenhagen Department of Odontology Cariology and Endodontics Section for Clinical Oral Microbiology
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- tal vez estudiantes de odontología de cuarto y quinto año de la universidad de Copenhague que estén dispuestos a participar voluntariamente y hayan firmado la carta de consentimiento.
- Conocimiento y experiencia limitados o nulos sobre IA
Criterio de exclusión:
- Ninguno
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Otro
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Doble
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Estudiantes que utilizan la plataforma de IA para evaluar el riesgo de exposición pulpar y reciben una sesión de capacitación
Los estudiantes realizarán una sesión de capacitación práctica de una hora antes de realizar el examen en la plataforma en línea. La sesión incluye una sesión teórica relacionada con aspectos básicos de la IA en radiología, aplicaciones de CNN (Red Neural Convolucional) para cariología y endodoncia, así como conceptos básicos de terapia de excavación y exposición pulpar. a la parte teórica le seguirá una sesión práctica en la que los participantes comprobarán 11 casos de dientes con caries profunda y encontrarán la línea más cercana entre caries y pulpa. Luego, recibirán acceso para iniciar sesión en el sitio web en el que se cargan las radiografías previas al tratamiento de los casos que se someten a la terapia de excavación de caries. Se evaluará el rendimiento de los alumnos. |
Los estudiantes del grupo experimental recibirán una sesión de capacitación práctica de una hora antes de iniciar sesión en la plataforma en línea.
La sesión será presentada por un dentista con experiencia en IA y esta sesión presentará aspectos básicos de IA en radiología, aplicaciones de aprendizaje profundo (DL) para cariología y endodoncia, así como conceptos básicos de terapia de excavación y exposición pulpar.
a la parte teórica le seguirá una sesión práctica en la que cada participante comprobará 11 casos de dientes con caries profunda y encontrará la línea más cercana entre caries y pulpa.
su actuación será supervisada por el presentador de la sesión de entrenamiento y se les mostrará la línea correcta en caso de hacer una línea incorrecta.
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Sin intervención: Estudiantes que usan la plataforma de IA para evaluar el riesgo de exposición pulpar sin ninguna sesión de capacitación
Los estudiantes no recibirán ningún entrenamiento antes de comenzar el experimento.
Solo se reproducirá un video de 5 minutos como guía para responder las preguntas en el sitio web.
Luego, recibirán acceso para iniciar sesión en el sitio web en el que se cargan las radiografías previas al tratamiento de los casos que se someten a la terapia de excavación de caries.
Se evaluará el rendimiento de los alumnos.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Desempeño de los estudiantes en la predicción de la exposición pulpar en la plataforma basada en IA con y sin sesión de entrenamiento en función de su precisión
Periodo de tiempo: 30 dias
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La precisión de los estudiantes en ambos grupos (con y sin sesión de entrenamiento) se medirá y comparará en conjunto.
La medición de precisión para cada estudiante se calculará dividiendo el número de predicciones correctas de ocurrencia de exposición pulpar por el total de predicciones.
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30 dias
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Desempeño de los estudiantes en la predicción de la exposición pulpar en la plataforma basada en IA con y sin sesión de entrenamiento en función de su sensibilidad
Periodo de tiempo: 30 dias
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La sensibilidad de los estudiantes en ambos grupos (con y sin sesión de entrenamiento) se medirá y comparará en conjunto.
Se basará en la proporción de casos reales de exposición pulpar que se pronosticaron como exposición pulpar (verdadero positivo).
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30 dias
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Desempeño de los estudiantes en la predicción de la exposición pulpar en la plataforma basada en IA con y sin sesión de entrenamiento en función de su especificidad
Periodo de tiempo: 30 dias
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La especificidad de los estudiantes en ambos grupos (con y sin sesión de entrenamiento) se medirá y comparará entre sí.
Se basará en la proporción de casos reales 'sin exposición pulpar' pronosticados correctamente como casos sin exposición pulpar (negativo verdadero).
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30 dias
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
20 de agosto de 2023
Finalización primaria (Actual)
20 de diciembre de 2023
Finalización del estudio (Actual)
1 de enero de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
24 de mayo de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de junio de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
22 de junio de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
8 de enero de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
5 de enero de 2024
Última verificación
1 de enero de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- 504-0342/22-5000
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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