Динамическое отслеживание факторов, влияющих на успех имплантации, и модели для прогнозирования результатов имплантации

На основе разных типов данных исследователи построили множество моделей для анализа самих данных и прогнозирования прогноза для имплантата. Машинное обучение зачастую более впечатляюще и интуитивно понятно с точки зрения изображений. В области оральной имплантологии исследователи анализируют данные предоперационных изображений на основе машинного обучения, чтобы идентифицировать важные анатомические структуры (такие как верхнечелюстная пазуха, нижнечелюстная нервная трубка и т. д.) и анализировать качество альвеолярной кости. Крупномасштабные данные визуализации также используются для идентификации различных систем имплантатов, представленных на рынке. Машинное обучение также играет важную роль в разработке планов операции по имплантации, что способствует более точной и эффективной операции по имплантации. Оценка степени удержания имплантата и индивидуального уровня кости также является одной из ключевых клинических проблем. Большинство методов изучения таких проблем включают: анализ выживаемости Каплана-Мейера, анализ выживаемости Кокса и т. д. для изучения скорости удержания имплантата и влияющих на него факторов. Линейная (смешанная) модель и множественная логистическая регрессия использовались для изучения изменений и факторов, влияющих на абсорбцию кости по краю имплантата. Однако в повседневной клинической практике могут возникнуть некоторые практические проблемы, такие как потеря наблюдения и частичная потеря данных. Поскольку клинические сценарии исследований становятся все более ясными, отсутствие даже частичных данных часто приводит к результатам, которые невозможно точно оценить и предсказать. Таким образом, с точки зрения контролируемого обучения, это исследование направлено на создание прогнозирующей модели изменения уровня кости имплантата и оценку точности модели посредством машинного обучения уровня кости края имплантата (MBL) с большими объемами данных. С точки зрения обучения без учителя, цель состоит в том, чтобы идентифицировать фенотипы предрасположенности к отказу имплантата посредством: кластеризации индивидуальной информации об имплантатах.