Perşembe, Haziran 13, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

Yapay Zeka Modellerinin Çene Kemiklerindeki İntraosseöz Lezyonların Teşhisindeki Etkinliği Üzerine Sistematik İnceleme

Önemli Noktalar

  • YZ modelleri, çene kemiklerindeki lezyonları teşhis etmede etkili değil.

  • Detaylı veri örnekleme ve kapsamlı metriklerin eksikliği eleştiriliyor.

  • Gelecek çalışmalar, dış testler ve detaylı veri örnekleme bilgilerini içermeli.

Journal of Oral Pathology & Medicine dergisi, çene kemiklerindeki intraosseöz lezyonların teşhisinde kullanılan yapay zeka (YZ) modellerini inceleyen önemli bir sistematik incelemeye dikkat çekiyor. Bu inceleme, PRISMA 2022 yönergeleri doğrultusunda gerçekleştirilmiş olup, YZ modellerinin güvenilirliği, etkisi ve pratikliği üzerine yoğunlaşmaktadır. Özellikle, mevcut çalışmalarda sıklıkla göz ardı edilen veri örneklemesi karmaşıklıkları ve model performansını doğru bir şekilde değerlendirmek için kapsamlı metriklerin gerekliliği vurgulanmaktadır.

Metodoloji ve Veri Toplama

Araştırmacılar, dahil edilen çalışmalardaki yanlılık riskini değerlendirmek için PROBAST aracını kullanarak, veri setinin görev ve örnekleme stratejisine dayalı sonuçları sentezlemişlerdir. Çalışma, ameloblastomalar, odontojenik keratokistler, dentijeröz kistler ve periapikal kistler gibi lezyonları inceleyen 26 çalışmayı kapsamakta olup, 21,146 radyografik görüntü üzerinde yoğunlaşmıştır. Çalışmalar, çoğunlukla TRIPOD’a göre tip 2 olarak sınıflandırılmış, yani rastgele bölünmüşlerdir.

Çalışma Sonuçları ve Yorumlar

Değerlendirme, 20 denemede ortalama 0.71 (±0.25) F1 skoru sağlayan yalnızca 13 çalışmanın F1 skoru metriklerini sunduğunu ortaya koymuştur. Bu skor, modellerin performansındaki hassasiyet ve hatırlama dengesini yansıtmaktadır. Ancak, inceleme, ayrıntılı veri örnekleme yöntemlerinin raporlanmasındaki önemli boşlukları ve eğitim ve doğrulama amaçları için kapsamlı bir metrikler setinin eksikliğini vurgulamıştır.

YZ modellerinin umut verici potansiyeline rağmen, inceleme, çene kemiklerindeki intraosseöz lezyonları tespit etmek, segmentlemek ve sınıflandırmak için rutin klinik uygulamalarını destekleyen kesin kanıtlar bulunamadığını bulmuştur. Dış testlerin eksikliği ve veri örnekleme üzerine yetersiz detay, modellerin performansının doğru bir şekilde değerlendirilmesini engellemektedir.

Önceki raporlar, tıbbi teşhislerde YZ’nin potansiyelini benzer şekilde belirtmiş, ancak veri kalitesi ve daha sağlam doğrulama süreçlerine olan ihtiyacı sıkça dile getirmiştir. Karşılaştırmalı olarak, bu sistematik inceleme bu endişeleri tekrarlamakta, YZ modellerinin klinik ortamlarda güvenilirliğini artırmak için dış testler ve kapsamlı metrik raporlaması gerekliliğini vurgulamaktadır.

  • YZ modelleri, çene kemiklerindeki lezyonları teşhis etmede etkili değil.
  • Detaylı veri örnekleme ve kapsamlı metriklerin eksikliği eleştiriliyor.
  • Gelecek çalışmalar, dış testler ve detaylı veri örnekleme bilgilerini içermeli.
Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Web’s Editör
Web’s Editör
Web'in Dijital Sesi sloganıyla 2020 yılından bu yana yayın yapan websesi.com, teknoloji haberleri, trend teknolojik gelişmeler, oyunlar, girişim hikayeleri ve dünya çapında ses getiren her konuda seni bilgilendirmek için burada.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER