Un sistema de apoyo a la decisión basado en algoritmos de clasificación para el diagnóstico de la enfermedad periodontal

Se aplicará un diseño de estudio transversal. Un periodoncista experimentado evaluará a doscientos cincuenta pacientes y los utilizará como variables de entrada. El resultado del diagnóstico final se generará considerando información relevante del historial médico del paciente, el examen clínico dental y el examen radiográfico. De la muestra de 250 pacientes, el 20% de los participantes serán asignados aleatoriamente al grupo de prueba, mientras que el resto será asignado al grupo de entrenamiento antes de alimentarlo a los algoritmos.

Los propósitos del estudio Para aplicaciones periodontales, como el diagnóstico de gingivitis y enfermedad periodontal, se han desarrollado modelos de inteligencia artificial (IA); sin embargo, es necesario evolucionar en su precisión y madurez tecnológica. Las aplicaciones de estas tecnologías en el campo de la periodoncia están dando pequeños pasos en todo el mundo. El Reino de Arabia Saudita está avanzando rápidamente en la adopción e implementación de tecnología en diferentes sectores. Sin embargo, el sector sanitario, especialmente el relacionado con la clínica, necesita investigaciones originales aplicadas a sujetos sauditas. La literatura en el campo de las aplicaciones del aprendizaje automático en odontología es limitada. Aunque todavía se están desarrollando modelos de IA para aplicaciones de periodoncia, podrían servir como potentes instrumentos de diagnóstico. Se planeó que el estudio actual aumentara la brecha actual en la literatura.