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Publication
A narrative exploration of artificial intelligence for orthodontic diagnosis and decision-making in treatment planning
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| 1.53 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
The author aims to evaluate the use of artificial intelligence (AI) in the field of orthodontics, and in particular in diagnosis and decision-making for the treatment planning.
First of all, an explanation will be given of current artificial intelligence and its main areas, in particular machine learning and deep learning, in the context of orthodontic diagnosis (Leonardi et al., 2021b). By exploring the fundamental concepts of AI in current medical applications, this review aims to highlight the various methodologies, techniques and models relevant to orthodontics.
We also aim to examine the impact of AI models on personalised orthodontic treatment planning by evaluating the quality of the databases that AI is fed into, providing a comprehensive assessment of the advantages and challenges associated with integrating them into the decision-making process (Etemad et al., 2021).
Addressing the clinical impact and future prospects, the author sets out to analyse the effectiveness of AI in orthodontic decision-making, exploring its implications for efficiency, quality of results, trends and future challenges in the field of orthodontics (Jung & Kim, 2016).
The author also aims to highlight the ethical considerations surrounding the application of AI in orthodontics, as well as the limitations of current practices and proposed recommendations for ethical and responsible use of AI in healthcare and in particular in the orthodontic patient (Mörch et al., 2021).
In concluding the narrative review, the author proposes to highlight possible areas where the application of IA in orthodontics will require further guidance and research in order to increase efficiency in orthodontic diagnosis and treatment planning.
O autor pretende avaliar a utilização da inteligência artificial (AI) no campo da ortodontia, e em particular no diagnóstico e na tomada de decisão para o plano de tratamento. Antes de mais será realizada uma explanação da inteligência artificial atual assim como das suas principais áreas, em particular a aprendizagem automática (machine learning) e a aprendizagem profunda (deep learning), no contexto dos diagnósticos ortodônticos (Leonardi et al., 2021). Explorando os conceitos fundamentais da AI nas aplicações atuais na área da medicina, esta revisão pretende realçar as várias metodologias, técnicas e modelos relevantes para a ortodontia. É também nosso objetivo examinar o impacto dos modelos de AI no planeamento personalizado do tratamento ortodôntico, avaliando a qualidade das bases de dados onde a AI se alimenta, fornecendo uma avaliação abrangente das vantagens e desafios associados à sua integração no processo de tomada de decisão (Etemad et al., 2021). Abordando o impacto clínico e as perspetivas futuras, o autor propõe-se analisar a eficácia da AI na tomada de decisões ortodônticas, explorando suas implicações para a eficiência, qualidade dos resultados, tendências e desafios futuros na área da ortodontia (Jung & Kim, 2016). O autor pretende também realçar as considerações éticas em torno da aplicação de AI na ortodontia, assim como as limitações das práticas atuais e recomendações propostas para utilização ética e responsável da AI na área da saúde e em particular no paciente ortodontico (Mörch et al., 2021). Concluindo a revisão narrativa, o autor propõe-se destacar as eventuais áreas onde a aplicação da AI em ortodontia necessitará de maior orientação e investigação para aumentar a eficiência no diagnóstico e planeamento do tratamento ortodôntico.
O autor pretende avaliar a utilização da inteligência artificial (AI) no campo da ortodontia, e em particular no diagnóstico e na tomada de decisão para o plano de tratamento. Antes de mais será realizada uma explanação da inteligência artificial atual assim como das suas principais áreas, em particular a aprendizagem automática (machine learning) e a aprendizagem profunda (deep learning), no contexto dos diagnósticos ortodônticos (Leonardi et al., 2021). Explorando os conceitos fundamentais da AI nas aplicações atuais na área da medicina, esta revisão pretende realçar as várias metodologias, técnicas e modelos relevantes para a ortodontia. É também nosso objetivo examinar o impacto dos modelos de AI no planeamento personalizado do tratamento ortodôntico, avaliando a qualidade das bases de dados onde a AI se alimenta, fornecendo uma avaliação abrangente das vantagens e desafios associados à sua integração no processo de tomada de decisão (Etemad et al., 2021). Abordando o impacto clínico e as perspetivas futuras, o autor propõe-se analisar a eficácia da AI na tomada de decisões ortodônticas, explorando suas implicações para a eficiência, qualidade dos resultados, tendências e desafios futuros na área da ortodontia (Jung & Kim, 2016). O autor pretende também realçar as considerações éticas em torno da aplicação de AI na ortodontia, assim como as limitações das práticas atuais e recomendações propostas para utilização ética e responsável da AI na área da saúde e em particular no paciente ortodontico (Mörch et al., 2021). Concluindo a revisão narrativa, o autor propõe-se destacar as eventuais áreas onde a aplicação da AI em ortodontia necessitará de maior orientação e investigação para aumentar a eficiência no diagnóstico e planeamento do tratamento ortodôntico.
Description
Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas Moniz
Keywords
Artificial intelligence Orthodontics Decision-Making Machine Learning