人工智能对龋齿检测过程中牙医决策过程的影响 (DECIDE-AI)
2025年6月10日 更新者:Radboud University Medical Center
决定:人工智能在龋齿检测过程中对牙医决策过程的影响:一项随机对照研究
这项研究旨在评估人工智能(AI)对龋齿病变检测后干预的决策过程的影响。
参与者将是在荷兰工作的牙医,随机分为两组。
牙医将分为两组,并收到一组咬合X光片,首先会根据其组在AI支持的情况下对其进行评估。
参与者将在X光片上检查龋齿病变,并相应地制定治疗计划。
然后,经过一个月的洗涤时间,具有相同的X光片,但在AI支持的相反条件下,并根据当前的龋齿病变提出治疗建议。
研究概览
详细说明
这项跨界随机对照试验评估了人工智能(AI)决策支持对牙医治疗计划的影响,龋齿检测bitewing X光片。
该研究通过评估AI如何影响诊断解释和随后的治疗建议来针对临床决策过程。
牙医将被随机分为两个研究臂。
每个参与者将在两个条件下评估一组标准化的数字咬合X光片:一旦使用AI援助,一次没有一个月的洗涤期,以最大程度地减少召回偏见。
AI工具提供了基于放射线图分析的龋齿检测提示,但不建议治疗。
跨界设计可实现主体内比较,控制单个诊断阈值。
X光片整个阶段保持恒定,以隔离AI支持的影响。
该研究的重点是有或没有AI支持的诊断性能和临床决策结果。
治疗决策分为三个预定水平:无治疗,非侵入性治疗(例如,氟化物的应用,抛光,密封)和侵入性干预(即恢复性治疗)。
根据参考标准测量诊断精度,并根据灵敏度和特异性报告。
Caries检测将使用修改后的国际龋齿分类和管理系统(ICCMS)进行分类。
这项研究设计允许量化AI对诊断性能的影响以及治疗方法的潜在转变。
该研究旨在为将AI工具整合到临床牙科实践中的基于证据的指导。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
25
阶段
- 不适用
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
-
-
Gelderland
-
Nijmegen、Gelderland、荷兰、6525 EX
- Department of Dentistry Radboud Uniersity Medical Center
-
接触:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dentist
- 电话号码:00491708975313
- 邮箱:dilek.sezen-hulsmans@radboudumc.nl
-
接触:
- Dr. Cenci
- 邮箱:Max.Cenci@radboudumc.nl
-
首席研究员:
- Dilek Sezen-Hulsmans, Dental Medical Doctor
-
首席研究员:
- Dr. Cenci
-
-
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
是的
描述
纳入标准:
- 毕业,执业牙医。
- 至少三年的经验
排除标准:
- 退休的牙医。
- 专业从业人员(例如,正畸医生和口腔外科医师的典型实践不涉及常规的龋齿诊断和治疗计划。
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
- 主要用途:诊断
- 分配:随机化
- 介入模型:交叉作业
- 屏蔽:单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
有源比较器:第1阶段:没有AI,第2阶段的龋齿检测:用AI龋齿检测
在这个小组中,参与者将首先检查X射线照片上的龋齿病变。
然后,经过一个月的洗涤时间,所有参与者将使用AI重新检查相同的X光片。
|
事实证明,基于AI的诊断计划可以提高诊断性能,但是对其对治疗决策的影响的研究很少。
与其他重点是AI准确性或牙医准确性提高的研究相反,本研究的目的是调查牙医治疗建议在AI支持时与Caries检测期间没有AI相比的差异。
|
|
有源比较器:第1阶段:使用AI的龋齿检测,第2阶段:没有AI的龋齿检测
在这个小组中,参与者将首先在X射线照片上检查龋齿病变。
然后,经过一个月的洗涤时间,所有参与者将在没有AI的情况下重新检查相同的X光片。
|
事实证明,基于AI的诊断计划可以提高诊断性能,但是对其对治疗决策的影响的研究很少。
与其他重点是AI准确性或牙医准确性提高的研究相反,本研究的目的是调查牙医治疗建议在AI支持时与Caries检测期间没有AI相比的差异。
|
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 |
|---|---|---|
|
治疗决策:比较牙医对在有和没有AI支持的情况下检测到的龋齿病变的治疗建议。
大体时间:每个参与者将在长达2个月的时间内进行评估(包括评估阶段和擦洗期)
|
给定的选项将是“无治疗”,“非侵入性治疗”(氟化物清漆,抛光,密封)和“恢复”。 参与者的答案将与参考标准进行比较。 |
每个参与者将在长达2个月的时间内进行评估(包括评估阶段和擦洗期)
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
龋齿检测的诊断准确性
大体时间:每个参与者将在长达2个月的时间内进行评估(包括评估阶段和擦洗期)
|
RA0:没有射线透了 - 没有可见的龋齿。 RA1:限制于搪瓷的外半部分 - 搪瓷龋齿的射线透了。 RA2:延伸到牙釉质的内半部分,但未达到牙本质 - 中等搪瓷龋齿。 RA3:放射性延伸到牙本质 - 牙本质龋齿的外部三分之一。 RA4:延伸到牙本质 - 晚期牙本质龋齿的射线透过。 RA5:放射线延伸到牙本质 - 严重的牙本质龋齿的内部三分之一。 参与者的答案将与参考标准进行比较。 |
每个参与者将在长达2个月的时间内进行评估(包括评估阶段和擦洗期)
|
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。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
一般刊物
- Khanagar SB, Al-Ehaideb A, Maganur PC, Vishwanathaiah S, Patil S, Baeshen HA, Sarode SC, Bhandi S. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry - A systematic review. J Dent Sci. 2021 Jan;16(1):508-522. doi: 10.1016/j.jds.2020.06.019. Epub 2020 Jun 30.
- Panyarak W, Wantanajittikul K, Suttapak W, Charuakkra A, Prapayasatok S. Feasibility of deep learning for dental caries classification in bitewing radiographs based on the ICCMS radiographic scoring system. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2023 Feb;135(2):272-281. doi: 10.1016/j.oooo.2022.06.012. Epub 2022 Jul 2.
- Ayan E, Bayraktar Y, Celik C, Ayhan B. Dental student application of artificial intelligence technology in detecting proximal caries lesions. J Dent Educ. 2024 Apr;88(4):490-500. doi: 10.1002/jdd.13437. Epub 2024 Jan 10.
- Mertens S, Krois J, Cantu AG, Arsiwala LT, Schwendicke F. Artificial intelligence for caries detection: Randomized trial. J Dent. 2021 Dec;115:103849. doi: 10.1016/j.jdent.2021.103849. Epub 2021 Oct 14.
- Laske M, Opdam NJM, Bronkhorst EM, Braspenning JCC, van der Sanden WJM, Huysmans MCDNJM, Bruers JJ. Minimally Invasive Intervention for Primary Caries Lesions: Are Dentists Implementing This Concept? Caries Res. 2019;53(2):204-216. doi: 10.1159/000490626. Epub 2018 Aug 14.
- Ammar N, Kuhnisch J. Diagnostic performance of artificial intelligence-aided caries detection on bitewing radiographs: a systematic review and meta-analysis. Jpn Dent Sci Rev. 2024 Dec;60:128-136. doi: 10.1016/j.jdsr.2024.02.001. Epub 2024 Feb 29.
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 (估计的)
2025年10月2日
初级完成 (估计的)
2026年6月2日
研究完成 (估计的)
2026年6月2日
研究注册日期
首次提交
2025年5月28日
首先提交符合 QC 标准的
2025年6月10日
首次发布 (实际的)
2025年6月18日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年6月18日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年6月10日
最后验证
2025年5月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.