Diagnostics· 2026Q2· Derleme
Diş Çürüğü Tespiti için Yapay Zekanın Tanısal Doğruluğu Klinik Görüntüleme Modaliteleri Boyunca: Sistematik Bir Derleme ve Tanımlayıcı Sentez
Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence for Dental Caries Detection Across Clinical Imaging Modalities: A Systematic Review and Descriptive Synthesis
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Diş çürüğü tespiti için yapay zeka (YZ) modelleri yüksek yanlılık riski taşımaktadır; bağımsız modeller %0,360-0,940 arasında hassasiyet ve %0,700-0,983 arasında özgüllük göstermiş, ancak harici doğrulamadan yoksundurlar ve net bir klinik fayda sağlamamaktadırlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Diş çürüğü tespitine yönelik YZ üzerine yapılan 28 çalışma incelenmiş ve 29 rapor dahil edilmiştir.
- Tüm YZ doğruluk tahminlerinde genel yanlılık riski yüksekti; yalnızca 5 çalışma harici doğrulama kullanmıştır.
- Bağımsız YZ modelleri %0,360 ila %0,940 arasında hassasiyet ve %0,700 ila %0,983 arasında özgüllük göstermiştir.
- İki çalışma YZ yardımıyla daha yüksek hassasiyet bildirmiş, ancak biri daha düşük özgüllük göstermiş ve diğeri daha invaziv tedavi kararlarına yol açmıştır.
- Bağımsız YZ doğruluğu ve YZ ile elde edilen klinisyen faydası için kanıt kesinliği çok düşüktür.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Background/Objectives: Published estimates of artificial-intelligence (AI) accuracy for dental caries differ in imaging modality, lesion threshold, observational unit, reference standard, and validation design. We mapped the clinical composition and credibility of this evidence and summarized clinician-plus-AI studies separately. Methods: Five databases were searched through 10 June 2026. Eligible diagnostic-accuracy studies used clinically acquired human dental data. QUADAS-3 and a structured GRADE-DTA assessment were applied. Because the studies did not address a common clinical question, no pooled operating point was estimated. Results: A total of 29 reports representing 28 studies were included. Overall risk of bias was high for all 28 estimates; only five studies used external validation. Twelve standalone-AI reports supplied exact, coherent 2 × 2 data. Their sensitivity ranged from 0.360 to 0.940 and specificity from 0.700 to 0.983. The exact-data subset was an availability sample, and most nominal uncertainty estimates could not account for clustering. Two controlled reader studies reported higher sensitivity with AI assistance, accompanied by lower specificity in one study and more invasive treatment decisions in the other. Certainty was very low for both standalone accuracy and incremental clinician benefit. Conclusions: The evidence does not support a transferable accuracy benchmark or a conclusion of net clinical benefit. Locked-model external validation and paired prospective evaluations with patient-relevant outcomes are needed.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Diagnostics, 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