人工智能在牙科 X 射线分析中的应用
2025年3月27日 更新者：Hospital of the Ministry of Interior, Kielce, Poland
人工智能算法执行的牙科 X 射线分析与牙医执行的分析的比较
这项横断面研究旨在对蛀牙、牙齿填充物、根管填充物、牙髓病变、种植体、种植体和牙基牙冠、桥体冠和缺失牙齿的发生率进行基于人群的评估，同时考虑到位置。
研究概览
详细说明
这项横断面研究旨在对蛀牙、牙齿填充物、根管填充物、牙髓病变、种植体、种植体和牙基牙冠、桥体冠和缺失牙齿的发生率进行基于人群的评估，并考虑位置。
经书面转诊确认有牙科 X 光检查指征且有恒牙列的患者将参加该研究。
然后，在数据匿名后，牙医和基于人工智能的软件将分析 X 射线。
将比较结果以确定人工智能算法的灵敏度、特异性和精度。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
1025
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Kielce、波兰、25-375
- Department of Maxillofacial Surgery
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-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
概率样本
研究人群
研究中纳入的患者被收治在波兰南部城市凯尔采的放射科，该城市约有 20 万居民。
描述
纳入标准：
- 由牙医或医生书面推荐确认的牙科 X 光检查指征（允许进行筛查测试和治疗目的测试）
- 恒牙列（去角质完成后）
排除标准：
- 混合牙列患者（剥脱尚未完成）
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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一组患者（双门）
学习规划：
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对有书面转诊确认指征的患者进行牙科 X 光检查。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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灵敏度
大体时间：长达 6 周
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敏感性（也称为召回率或真阳性率）是被正确预测为阳性的实际阳性病例的比例。 它评估人工智能算法的性能。 形式上可以用以下等式计算： 灵敏度 = TP / (TP+FN) 真阳性 (TP) - 正确指示某种情况或特征存在的测试结果 假阴性 (FN) - 错误地表明不存在特定条件或特征的测试结果 |
长达 6 周
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特异性
大体时间：长达 6 周
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特异性（也称为真阴性率）——是实际阴性病例被正确预测为阴性的比例。 它评估人工智能算法的性能。 形式上它可以通过以下等式计算： 特异性 = TN / (TN + FP) 真阴性 (TN) - 正确指示不存在某种情况或特征的测试结果 假阳性 (FP) - 错误地表明存在特定情况或特征的测试结果 |
长达 6 周
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AI算法精度
大体时间：长达 6 周
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精度是用于评估人工智能机器学习算法性能的评估指标。 它衡量算法的准确性。 我们将使用真阳性 (TP) 和假阳性 (FP) 的数量来使用以下公式计算精度： 精度 = TP / (TP + FP) 真阳性 (TP) - 正确指示某种情况或特征存在的测试结果 假阳性 (FP) - 测试结果错误地表明存在特定条件或特征 |
长达 6 周
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 学习椅：Maciej Sikora、Hospital of the Ministry of Interior, Wojska Polskiego 51, 25-375 Kielce, Poland
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年1月1日
初级完成 (实际的)
2024年5月1日
研究完成 (实际的)
2024年11月1日
研究注册日期
首次提交
2024年1月25日
首先提交符合 QC 标准的
2024年2月12日
首次发布 (实际的)
2024年2月14日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年4月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年3月27日
最后验证
2025年3月1日
更多信息
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