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L'uso dell'intelligenza artificiale nell'analisi delle radiografie dentali

27 marzo 2025 aggiornato da: Hospital of the Ministry of Interior, Kielce, Poland

Confronto tra l'analisi radiografica dentale eseguita da un algoritmo di intelligenza artificiale e l'analisi eseguita dai dentisti

Questo studio trasversale mira a eseguire una valutazione basata sulla popolazione dell'incidenza di carie, otturazioni dentali, otturazioni canalari, lesioni endodontiche, impianti, corone implantari e abutment dentali, corone intermedie e denti mancanti, tenendo conto della posizione.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Questo studio trasversale mira a eseguire una valutazione basata sulla popolazione dell'incidenza di carie, otturazioni dentali, otturazioni canalari, lesioni endodontiche, impianti, corone implantari e abutment dentali, corone intermedie e denti mancanti, considerando la posizione. Parteciperanno allo studio pazienti con indicazioni per radiografia dentale confermate da un rinvio scritto e con dentatura permanente. Quindi, le radiografie verranno analizzate dai dentisti e dal software basato sull'intelligenza artificiale dopo che i dati sono stati resi anonimi. I risultati verranno confrontati per determinare la sensibilità, la specificità e la precisione dell'algoritmo AI.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

1025

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Polonia
      • Kielce, Polonia, 25-375
        • Department of Maxillofacial Surgery

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

I pazienti inclusi nello studio sono stati ricoverati nel reparto di radiologia di Kielce, una città nel sud della Polonia di circa 200.000 abitanti.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Indicazioni per radiografie dentali confermate da prescrizione scritta del dentista o del medico (erano ammessi sia test di screening che test eseguiti a scopo terapeutico)
  • Dentizione permanente (dopo aver completato l'esfoliazione)

Criteri di esclusione:

  • Pazienti con dentatura mista (l'esfoliazione non è terminata)

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Un gruppo di pazienti (doppio cancello)

Progettazione dello studio:

  • Direzione della raccolta dei dati: retrospettiva
  • Numero di porte (serie di criteri di ammissibilità): doppia porta (AI, umana)
  • Metodo di campionamento dei partecipanti: consecutivo
  • Metodo di assegnazione dei partecipanti ai test indice: ciascun partecipante ha ricevuto tutti i test indice
  • Numero di norme di riferimento: norma di prova unica
  • Verifica limitata: verifica completa (non limitata)
Radiazione: Fare una radiografia dentale
Radiografie dentali effettuate in pazienti con indicazioni confermate da un'impegnativa scritta.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sensibilità
Lasso di tempo: Fino a 6 settimane

La sensibilità (nota anche come richiamo o tasso di veri positivi) è la percentuale di casi positivi effettivi che vengono correttamente previsti come positivi. Valuta le prestazioni di un algoritmo AI. Formalmente può essere calcolato con la seguente equazione:

Sensibilità = TP / (TP+FN)

Vero positivo (TP) - un risultato del test che indica correttamente la presenza di una condizione o caratteristica

Falso negativo (FN) - un risultato del test che indica erroneamente l'assenza di una particolare condizione o caratteristica
Fino a 6 settimane
Specificità
Lasso di tempo: Fino a 6 settimane

La specificità (nota anche come tasso di veri negativi) è la percentuale di casi negativi effettivi che vengono correttamente previsti come negativi. Valuta le prestazioni di un algoritmo AI. Formalmente può essere calcolato con la seguente equazione:

Specificità = TN / (TN + FP)

Vero negativo (TN) - un risultato del test che indica correttamente l'assenza di una condizione o caratteristica

Falso positivo (FP) - un risultato del test che indica erroneamente la presenza di una particolare condizione o caratteristica
Fino a 6 settimane
Precisione dell'algoritmo AI
Lasso di tempo: Fino a 6 settimane

La precisione è una metrica di valutazione utilizzata per valutare le prestazioni dell'algoritmo di machine learning per l'intelligenza artificiale. Misura quanto è accurato l'algoritmo. Utilizzeremo il numero di veri positivi (TP) e falsi positivi (FP) per calcolare la precisione utilizzando la seguente formula:

Precisione = TP / (TP + FP)

Vero positivo (TP) - un risultato del test che indica correttamente la presenza di una condizione o caratteristica

Falso positivo (FP) - un risultato del test che indica erroneamente la presenza di una particolare condizione o caratteristica
Fino a 6 settimane

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Hospital of the Ministry of Interior, Kielce, Poland

Investigatori

  • Cattedra di studio: Maciej Sikora, Hospital of the Ministry of Interior, Wojska Polskiego 51, 25-375 Kielce, Poland

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 gennaio 2024

Completamento primario (Effettivo)

1 maggio 2024

Completamento dello studio (Effettivo)

1 novembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

25 gennaio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

12 febbraio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

14 febbraio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

1 aprile 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 marzo 2025

Ultimo verificato

1 marzo 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • CT/2023/1

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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