- ICH GCP
- USA klinikai vizsgálatok nyilvántartása
- Klinikai vizsgálat NCT07908017
Diagnostic Performance of Ai vs Junior Dentists
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.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Részletes leírás
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?
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Becsült)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi kapcsolat
- Név: Susan Hattar, PhD
- Telefonszám: +962795642613
- E-mail: s.hattar@ju.edu.jo
Tanulmányi helyek
-
-
-
Amman, Jordánia, 11181
- The university of Jordan
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
Egészséges önkénteseket fogad
Tanulmányozható nemek
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Patients over 18 years of age that were clear and displayed the full anatomical crown and root apex.
Leírás
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.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
- Megfigyelési modellek: COHORT
- Időperspektívák: CROSS_SECTIONAL
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
(ROCAUC)
Időkeret: 12 months
|
Receiver-Operating-Characteristics curve |
12 months
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Diagnostic test parameters
Időkeret: 12 months
|
Sensitivity, Specificity, PPV, NPV |
12 months
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Nyomozók
- Tanulmányi igazgató: Susan Hattar, PhD, University of Jordan
Publikációk és hasznos linkek
Általános kiadványok
- Mertens S, Krois J, Cantu AG, Arsiwala LT, Schwendicke F. Artificial intelligence for caries detection: Randomized trial. J Dent. 2021 Dec;115:103849. doi: 10.1016/j.jdent.2021.103849. Epub 2021 Oct 14.
- Schwendicke F, Tzschoppe M, Paris S. Radiographic caries detection: A systematic review and meta-analysis. J Dent. 2015 Aug;43(8):924-33. doi: 10.1016/j.jdent.2015.02.009. Epub 2015 Feb 24.
- Cantu AG, Gehrung S, Krois J, Chaurasia A, Rossi JG, Gaudin R, Elhennawy K, Schwendicke F. Detecting caries lesions of different radiographic extension on bitewings using deep learning. J Dent. 2020 Sep;100:103425. doi: 10.1016/j.jdent.2020.103425. Epub 2020 Jul 4.
- Putra RH, Doi C, Yoda N, Astuti ER, Sasaki K. Current applications and development of artificial intelligence for digital dental radiography. Dentomaxillofac Radiol. 2022 Jan 1;51(1):20210197. doi: 10.1259/dmfr.20210197. Epub 2021 Jul 8.
- Kuhnisch J, Meyer O, Hesenius M, Hickel R, Gruhn V. Caries Detection on Intraoral Images Using Artificial Intelligence. J Dent Res. 2022 Feb;101(2):158-165. doi: 10.1177/00220345211032524. Epub 2021 Aug 20.
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Becsült)
Elsődleges befejezés (Becsült)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- ToothVision
- IRB (Egyéb azonosító: IRB Jordan University Hospital)
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .