Un sistema di supporto decisionale basato su algoritmi di classificazione per la diagnosi della malattia parodontale

Verrà applicato un disegno di studio trasversale. Duecentocinquanta pazienti saranno valutati da un parodontologo esperto e utilizzati come variabili di input. L'output diagnostico finale verrà generato considerando le informazioni rilevanti provenienti dall'anamnesi del paziente, dall'esame clinico odontoiatrico e dall'esame radiografico. Del campione di 250 pazienti, il 20% dei partecipanti verrà assegnato in modo casuale al gruppo di test, mentre il resto verrà assegnato al gruppo di training prima di alimentarlo agli algoritmi.

Gli scopi dello studio Per le applicazioni parodontali, come la diagnosi della gengivite e della malattia parodontale, sono stati sviluppati modelli di intelligenza artificiale (AI); tuttavia, la loro precisione e maturità tecnologica devono essere evolute. Le applicazioni di tali tecnologie nel campo della parodontologia stanno facendo piccoli passi in tutto il mondo. Il Regno dell’Arabia Saudita si sta muovendo rapidamente nell’adozione e nell’implementazione della tecnologia in diversi settori. Tuttavia, il settore sanitario, soprattutto quello clinico, necessita di ricerche originali applicate a soggetti sauditi. La letteratura nel campo delle applicazioni del machine learning in odontoiatria è limitata. Sebbene i modelli di intelligenza artificiale per applicazioni parodontali siano ancora in fase di sviluppo, potrebbero fungere da potenti strumenti diagnostici. Il presente studio è stato pianificato per colmare l’attuale lacuna nella letteratura.