Bioengineering· 2026Q2· Derleme
Teknik Performanstan Klinik Hazırlığa: Pediatrik Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Üzerine Bir Kapsamlı İnceleme
From Technical Performance to Clinical Readiness: A Scoping Review of Artificial Intelligence in Pediatric Dentistry
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
179 raporun kapsamlı bir incelemesi, yapay zekanın (YZ) pediatrik diş hekimliğinde diş tespiti ve çürük görüntüleme gibi görevlerde umut vaat ettiğini, ancak yalnızca %5,6'sının pediatrik uygulanabilirlik açısından harici olarak test edildiğini ve teknik performans ile klinik hazırlık arasında önemli bir boşluk olduğunu ortaya koymaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- İnceleme, pediatrik diş hekimliğindeki YZ üzerine 179 raporu analiz etti; diş tespiti, risk değerlendirmesi ve çürük görüntüleme en yaygın uygulamalardır.
- Dahil edilen raporların yalnızca %5,6'sı (179 rapordan 10'u) pediatrik uygulanabilirlik için harici testler belgelemiştir.
- YZ'nin teknik performansını pediatrik hasta bakımındaki iyileştirmelere doğrudan bağlayan kanıtlar büyük ölçüde eksiktir.
- Üç rapor klinisyen-YZ yardımını değerlendirmiştir; ikisi teknik segmentasyona, biri ise tanıya odaklanmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This scoping review mapped artificial intelligence (AI) applications in pediatric dentistry and evidence supporting clinical use. Searches covering 2022–2026 combined 957 records from six databases, 109 from a focused corrective search and 22 supplementary reports. Screening and record reconciliation yielded 179 included reports. Eight evaluation characteristics were mapped using six reporting states, with descriptive performance comparisons and exploratory sensitivity analyses. The largest domains were tooth detection, numbering and segmentation (38; 21.2%), risk, biomarkers and prevention (34; 19.0%), and caries imaging and developmental/age assessment (26 each; 14.5%). Ten reports (5.6%) documented external testing of varying independence and pediatric applicability; 22 included human or traditional-method comparators. Three evaluated clinician–AI assistance: two in technical segmentation and one in diagnosis. Ten examined workflow or use, three probability evaluation, eighteen subgroup performance or fairness, and seven patient-related outcomes. Main-article evidence was available for 153 reports; 26 relied on abstracts or excerpts. The main translational gap is evidence connecting technical performance to improved pediatric care. Priorities are prospective evaluation of diagnostic decisions and correction workload, independent calibration of risk models, and sustained patient outcomes. Revision-stage search restrictions and uneven source access limit generalization beyond the mapped evidence.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Bioengineering, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Ağız Cerrahisi
Oral SurgeryDentistry