Ein nyskapande studie ved den 102. generalforsamlinga til den internasjonale foreininga for dental, munn- og kraniofacial forsking (IADR) har demonstrert korleis kunstig intelligens (AI) kan nyttast til å forutse sjansen for permanent tann-tap. Ved å analysere ulike atferds- og livsstilsfaktorar klarte AI-algoritmar å gi verdifull innsikt i den generelle munnhelsa.
Leia av Seyedmisagh Imani frå Marquette University School of Dentistry, studien utnytta data frå Centers for Disease Control’s 2022 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). Ein mangfald av faktorar, inkludert alder, kjønn, utdanning, inntekt, røyking, alkoholkonsum, fysisk aktivitet og tannpleiebesøk, vart samla inn frå 293 398 individ.
Gjennom grundig datareinsing og analyse nytta forskingsteamet fem ulike maskinlæringsmetodar for å forutse tann-tap. Desse metodane inkluderte K-nearest neighbor, logistisk regresjon, beslutningstre, tilfeldige skogar og ekstrem gradient boosting-tre. Interessant nok, medan alder og regelmessig tannpleie viste seg å vere dei sterkeste prediktorane for tann-tap, spelte òg økonomiske vilkår ein signifikant rolle i å avgjere risikoen for denne tilstanden. Studien fremheva at modellar som inkorporerte økonomiske kjenneteikn presterte betre enn dei som berre stolte på kliniske tannindikatorar.
Den mest suksessrike maskinlæringsalgoritmen, med imponerande prediktiv ytelse på 81,2% (AUC), var den ekstreme gradient boosting-tre. Denne funnen understrekar potensialet til AI-teknologiar for nøyaktig å forutsjå risikoen for tann-tap basert på atferdsrisikofaktorar.
Ikkje minst understrekar denne studien viktigheita av å ta omsyn til økonomiske faktorar når ein utviklar prediktive modellar for tannpleie. Ved å inkorporere desse faktorane kan nøyaktigheita og effektiviteten til modellane aukast, noko som gjer det mogleg for helsepersonell å prioritere førebyggande tiltak. Dette gjennombrotet har potensial til å revolusjonere tannpleie ved å målrette individ på høgaste risiko for tann-tap og endeleg forbetre pasientresultat.
Spørsmål og svar:
Spørsmål: Korleis nytta studien kunstig intelligens?
Svar: Studien brukte kunstig intelligensalgoritmar til å analysere ulike atferds- og livsstilsfaktorar og forutsjå sjansen for permanent tann-tap.
Spørsmål: Kva var dei sterkeste prediktorene for tann-tap?
Svar: Alder og regelmessig tannpleie vart identifisert som dei sterkeste prediktorene for tann-tap.
Spørsmål: Kva maskinlæringsalgoritme presterte best?
Svar: Algoritmen ekstrem gradient boosting-tre viste den høgaste prediktive ytelsen for å bestemme risikoen for tann-tap.
Spørsmål: Kvifor er det viktig å inkludere økonomiske faktorar i prediktive modellar?
Svar: Å inkorporere økonomiske faktorar forbetrar nøyaktigheita og effektiviteten til prediktive modellar, noko som gjer at helsepersonell kan identifisere individ på høgaste risiko for tann-tap og prioritere førebyggande tiltak.
*Kjelde:* Den internasjonale foreininga for dental, munn- og kraniofacial forsking. (2024, 19. mars). Kunstig intelligensalgoritmar for å forstå determinantar for oral helse. Henta frå [URL her]
—
Nokre nye, potensielle fremskritt har nylig blitt oppdaga i tannpleieindustrien takka vere studiar som involverer kunstig intelligens. Kunstig intelligens er ikkje berre ei futuristisk idé, men ein reell ressurs som no blir brukt til å endre måten vi ser på tannhelse. Gjennom å forutse faktorar som tann-taprisiko, kan tannleger tilby retta intervensjonar og til slutt forbetre resultatet for pasientar.
For å sikre ein framtid med betre munnhelse, er det nødvendig å kontinuerleg utforske nye metodar og teknologiar. Tannpleiebransjen står overfor ei spennande tid med stadig utviklande verktøy og kunnskap, og det er viktig å halde seg oppdatert på desse endringane for å kunne tilby best mogleg pleie til pasientar.
For meir informasjon om bruken av kunstig intelligens innan tannpleie og dei nyeste framstega innan munnhelse, kan du besøke den norske foreininga for tannlegevitskap eller den internasjonale foreininga for oral helse. Desse ressursane gir eit omfattande innblikk i bransjen, marknadsutsiktene og kontinuerlege initiativ knytt til tannpleie.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com