Система поддержки принятия решений на основе классификационных алгоритмов для диагностики заболеваний пародонта

Будет применен дизайн поперечного исследования. Двести пятьдесят пациентов будут оценены опытным пародонтологом и использованы в качестве входных переменных. Окончательный диагноз будет получен на основе соответствующей информации из истории болезни пациента, клинического стоматологического осмотра и рентгенологического исследования. Из выборки из 250 пациентов 20% участников будут случайным образом распределены в тестовую группу, а остальные будут распределены в обучающую группу перед передачей ее алгоритмам.

Цели исследования Для пародонтологических применений, таких как диагностика гингивита и заболеваний пародонта, были разработаны модели искусственного интеллекта (ИИ); однако их точность и технологическая зрелость нуждаются в повышении. Применение таких технологий в области пародонтологии идет маленькими шагами во всем мире. Королевство Саудовская Аравия быстро продвигается по внедрению и внедрению технологий в различных секторах. Однако сектор здравоохранения, особенно клинический, нуждается в оригинальных исследованиях, применимых к саудовским субъектам. Литература в области применения машинного обучения в стоматологии ограничена. Хотя модели искусственного интеллекта для пародонтологических приложений все еще разрабатываются, они могут служить мощными диагностическими инструментами. Настоящее исследование планировалось восполнить существующий пробел в литературе.