Dynamisk oppfølging av faktorer som påvirker implantatsuksess og modeller for å forutsi implantatresultater

Med utgangspunkt i forskjellige datatyper, bygde forskere en rekke modeller for å utvinne selve dataene og forutsi prognosen for implantatet. Maskinlæring er ofte mer imponerende og intuitivt når det gjelder bilder. Innenfor oral implantologi analyserer forskere preoperativ bildedata basert på maskinlæring for å identifisere viktige anatomiske strukturer (som maxillary sinus, mandibular neural tube, etc.) og analysere alveolar beinkvalitet. Storskala bildedata brukes også for å identifisere de forskjellige implantatsystemene på markedet. Maskinlæring spiller også en viktig rolle i utviklingen av planer for implantatkirurgi, noe som bidrar til mer nøyaktig og effektiv implantasjonskirurgi. Evalueringen av implantatretensjonshastighet og individuelle bennivåer er også en av de viktigste kliniske bekymringene. De fleste metodene for å studere slike problemstillinger er: Kaplan-Meier overlevelsesanalyse, Cox overlevelsesanalyse, etc., for å studere implantatretensjonshastighet og påvirkningsfaktorer. Lineær (blandet) modell og multippel logistisk regresjon ble brukt for å studere endringene og påvirkningsfaktorene for beinabsorpsjon ved implantatkanten. Men i daglig klinisk praksis kan det være noen praktiske problemer som tapt oppfølging og manglende data. Etter hvert som de kliniske scenariene for forskning blir mer og mer tydelige, fører selv manglende data ofte til resultater som ikke kan evalueres og forutsies nøyaktig. Derfor, når det gjelder veiledet læring, har denne studien som mål å etablere en prediktiv modell for endring av implantatbennivå og evaluere nøyaktigheten av modellen gjennom maskinlæring av implantatkantbennivå (MBL) med store datamengder. Når det gjelder uovervåket læring, er målet å identifisere følsomhetsfenotyper for implantatsvikt gjennom: gruppering av individrelatert informasjon om implantater.