Impact des systèmes de soutien IA dentaire sur la détection des caries : une étude expérimentale
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L'étude a impliqué la participation de vingt-deux experts dentaires, hommes et femmes, travaillant à l'hôpital dentaire de la Charité - Universitätsmedizin Berlin ou dans des cabinets privés à Berlin, Allemagne. Ces participants avaient plus de deux ans d'expérience clinique et détectaient régulièrement les caries dans leur travail. L'étude s'est concentrée sur l'utilisation d'un système de soutien à la décision IA appelé dentalXrai Pro 1.0.4, qui aide à la détection et à la documentation des pathologies dentaires. Les participants ont été assignés de manière aléatoire à deux conditions : une avec le soutien de l'IA et une sans. Chaque participant a évalué 20 images de radiographies interproximales, avec 10 images dans chaque condition. Les participants ont utilisé le logiciel IA pour inspecter les images et ont signalé toute détection de caries et les décisions de traitement. L'étude a enregistré les schémas de regard des participants à l'aide d'un eye tracker. L'analyse des données a inclus l'exclusion des ensembles de données de mauvaise qualité de signal de regard, aboutissant à 349 ensembles de données inclus dans l'analyse.Vingt-deux experts dentaires (6 femmes, 16 hommes) ont participé à l'étude, ayant tous plus de deux ans d'expérience clinique et détectant régulièrement les caries. L'étude impliquait l'utilisation d'un système de soutien à la décision IA dentaire appelé dentalXrai Pro 1. 0. 4. Le système détecte automatiquement les pathologies et les restaurations sur les images de radiographies interproximales, fournissant des surlignages colorés et générant une documentation écrite. Les participants ont visualisé 20 images de radiographies interproximales sélectionnées aléatoirement, dont la moitié avec le soutien de l'IA et l'autre moitié sans. La tâche consistait à inspecter visuellement les images et à signaler toute détection de caries proximales et les décisions de traitement. Les participants ont utilisé le logiciel IA lorsqu'il était disponible et ont activé/désactivé la superposition IA.
L'étude a utilisé la technologie de suivi oculaire pour enregistrer les schémas de regard des participants pendant la tâche. La collecte des données a abouti à 349 ensembles de données pour l'analyse. La conception de l'étude visait à être pratique et contrôlait les effets potentiels de fatigue ou d'apprentissage. L'essai n'a pas été mené sur des patients mais sur du matériel d'imagerie échantillonné rétrospectivement. L'approbation éthique a été obtenue et le consentement éclairé écrit a été recueilli auprès de tous les participants.
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