DT News - Italy - Un nuovo studio esamina l'accuratezza dell’IA nella rilevazione della carie prossimale

Dental Tribune International

mar. 21 gennaio 2025

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BUDAPEST, Ungheria: l’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando l’industria dentale in modo radicale e la sua influenza si fa sentire in particolare modo nella diagnostica, dove le piattaforme alimentate dall’IA sono in grado di analizzare in modo efficace e in tempi rapidissimi un’ampia gamma di informazioni visive relative a diverse condizioni dentali.

Per valutare l'accuratezza dei modelli di IA nel difficile compito di rilevare le carie prossimali sulle radiografie bitewing, i ricercatori dell'Università Semmelweis di Budapest hanno condotto una revisione sistematica e una meta-analisi. I risultati confermano l'idea emergente che i modelli di IA possano essere molto efficaci in ambito clinico, ma che il ruolo del clinico rimane fondamentale per il giudizio finale e il processo decisionale.

Su un totale iniziale di 2.442 studi, ventuno hanno soddisfatto i criteri di inclusione. Per essere inclusi, gli studi dovevano confrontare i risultati dell'IA con il consenso degli esperti e sono stati presi in considerazione solo gli studi controllati randomizzati e non randomizzati. I ricercatori hanno utilizzato modelli statistici per valutare le misure diagnostiche di sensibilità, ovvero la percentuale di denti correttamente identificati con carie, e specificità, ovvero la percentuale di denti sani correttamente identificati. Questo metodo ha tenuto conto della loro relazione e ha combinato i risultati di diversi studi per stimare le performance complessive.

I risultati hanno dimostrato l'impressionante accuratezza diagnostica dell'IA. La sensibilità complessiva è stata del 94% e la specificità ha raggiunto il 91%, dimostrando la capacità dell'IA di individuare le lesioni cariose ed escludere efficacemente i denti sani. I modelli hanno mostrato elevati valori predittivi negativi, suggerendo l'affidabilità dell'IA nell'identificare i casi di non carie, anche se i valori predittivi positivi erano moderati, indicando un certo potenziale di errata identificazione di denti sani come affetti da carie. L'odds ratio diagnostico, che quantifica la probabilità che un dente con carie venga segnalato come cariato rispetto a un dente sano, è risultato elevato, sottolineando ulteriormente le solide prestazioni dell'IA, soprattutto se confrontate con quelle degli esperti umani, la cui sensibilità è risultata in genere inferiore al 24%-36% in altri studi, sebbene la loro specificità sia elevata, pari al 94%-97%. In questa meta-analisi, l'accuratezza diagnostica dell'IA non è stata confrontata con quella degli esperti a causa della mancanza di dati pubblicati negli studi inclusi.

Dal punto di vista clinico, l'utilizzo dell'IA presenta implicazioni significative. L'IA può essere utilmente impiegata per la rilevazione della carie, tuttavia, come evidenziato dallo studio, è fondamentale che i risultati positivi siano sottoposti a convalida da parte di un esperto, al fine di evitare trattamenti inutili o diagnosi mancate. L'integrazione delle competenze umane con l'IA può snellire i flussi di lavoro odontoiatrici, migliorare la precisione diagnostica e ridurre l'impatto della variabilità tra gli esaminatori.

Lo studio intitolo “Diagnostic accuracy of artificial intelligence for approximal caries on bitewing radiographs: A systematic review and meta-analysis”, è stato pubblicato nel numero di dicembre 2024 della rivista Journal of Dentistry.

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