Utvärdering av artificiell intelligens av tandlossning med selfie-intraoral fotografering

Den första delen av denna studie kommer att samla in buckal bild av intraorala foton och kliniska tandköttsindex från 300 patienter som besöker Prince Philip Dental Hospital (PPDH). Dessa intraorala bilder kommer att tas av patienter som använder smartphone (iphone) monterad med apparater (Scanbox) på ett standardiserat sätt och kvaliteten övervakas av klinisk personal. Kliniska tandköttsindex kommer att tas av en utbildad och kalibrerad klinisk personal. Alternativt kan det kliniska fotot bedömas av en erfaren läkare för att lokalisera det inflammerade/hälsa tandköttet. Denna syntetiserade datamängd importeras till neurala nätverk för att lära sig bildegenskaperna hos inflammerat och hälsogummi och träna datorn.

Den andra delen av denna studie kommer att rekrytera 150 patienter med gingivit och longitudinellt följa upp deras tandköttstillstånd före och efter tandköttsbehandling i PPDH med hjälp av standardiserade intraorala foto och kliniska tandköttsindex. De kliniska tandköttsindexen är guldstandarden som återspeglar förändringarna i tandköttets tillstånd.

Alla foton som samlades in skulle analyseras av dator (programvara: MatLab) för att identifiera nyckelfunktioner som hjälper till med screening och övervakning av tandköttets tillstånd. Data skulle sedan samlas in för att bygga ett program som kvantifierar de identifierade funktionerna som kan inkludera följande:

1. Färg på marginell tandköttsvävnad
2. Textur av marginell tandköttsvävnad
3. Volym av marginell tandköttsvävnad, med hänvisning till de kliniska tandköttsindexen.

Data och provstorleksanalys: Datorn kommer att tränas med fotot och kliniska index/bedömning som erhållits i del I av denna studie. Den tränade datorn kommer sedan att använda för att övervaka förändringar i parodontalt tillstånd hos patienter i del II av denna studie baserat på endast foto. Sensitiviteten (upptäck sann sjukdom), specificitet (upptäck sann hälsa) och arean under dessa kurvor (med hänvisning till guldstandarden för kliniska tandköttsindex) kommer att beräknas och är huvudresultatet av denna studie. Träning av dator är en kontinuerlig process och slutpunkten kommer när sensitiviteten, specificiteten och arean under dessa kurvor (AUC) når platå (mättnad). Därför kommer träningen av dator att iscensättas i tre fraser med 100, 200 och 300 fall i del I av denna studie och observera förändringarna i sensitivitet, specificitet och AUC.

Patientrapporterade resultat vid användning av smartphone-selfie skulle registreras i visuell analog skala (VAS) som sekundärt utfall.

Bestämning av provstorlek: Varje tand representerar en enhet och antar att varje försöksperson har 20 tänder, kommer det att finnas mer än 300 försökspersoner X 20 tänder =6000 enheter för träning. Till del 2-studien kommer 150 försökspersoner att rekryteras och 130X20=2600 enheter för testning av datorn.

Alla nya patienter som besöker Prince Philip Dental Hospital kommer att undersökas för tandköttsinflammation och parodontala sjukdomar genom klinisk undersökning.

Grundläggande periodontal undersökning (BPE, inklusive visuell undersökning och mekanisk undersökning av tandköttet) kommer att utföras för dem alla och tilldelas studenterna för patientvård enligt svårighetsgraden.

Datorjournal kan hämta patienter med tandköttsinflammation (BPE-poäng 2). Datahantering All data kommer att granskas av unblended member (YHL) för att kontrollera kvaliteten. Endast data som relaterar till studieresultaten kommer att avslöjas. Alla uppgifter kommer att sparas i ytterligare två år sedan studien avslutades. Efter det kommer uppgifterna att förstöras helt. Primärutredaren kommer att ha tillgång till personuppgifterna under och efter studien.