Understanding the digital flow in orthodontics: from digital systems to artificial intelligence

Esta publicación tiene como objetivo analizar el aporte de la tecnología digital a la Odontología general y en particular a la Ortodoncia, sumado a la llegada de una nueva herramienta: la inteligencia artificial (I.A.), cuyas aplicaciones están entrando en el ámbito clínico a gran velocidad resultando cada vez más relevantes y funcionales para los odontólogos. En este trabajo expresaremos cómo funciona el Flujo Digital junto a la Inteligencia Artificial, cuáles son sus campos de aplicación, los retos que enfrenta la odontología en la actualidad y su futuro próximo.This publication aims to analyze the contribution of digital technology to general dentistry and to orthodontics, added to the arrival of a new tool: artificial intelligence (A.I.), whose applications are entering the clinical field at great speed becoming increasingly relevant and functional for dentists. In this project we will express how the digital flow works together with Artificial Intelligence, what are its fields of application, the challenges facing dentistry today and in the near future.Facultad de Odontologí

Inteligencia artificial aplicada en la odontología: revisión sistemática de la literatura

La presente revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo recopilar los principales trabajos de investigación que hayan aplicado la inteligencia artificial en la odontología. Para cumplir con este objetivo, se realizó una búsqueda en tres bases de datos: ProQuest Central, IEEE Xplore y ScienceDirect, dónde se utilizó la cadena de búsqueda “Inteligencia artificial en la odontología” limitando los resultados a las publicaciones hechas desde el año 2017 al año 2020. Posteriormente, se aplicaron criterios de inclusión y exclusión, para finalmente evaluar la calidad de forma manual. Se inició con 180 artículos, de los cuales fueron seleccionados 15, siendo estos, las fuentes de información primaria. Los documentos se agruparon por: países, logrando de esta manera saber cuál de ellos mostraba un mayor interés en la aplicación de la inteligencia artificial en la odontología; por año, y así dar a conocer en cual hubo más productividad de investigaciones y por revistas, con el propósito de notar en cuál se publica más sobre la inteligencia artificial aplicada en la odontología. Finalmente, se concluyó que los países de Estados Unidos y Reino Unido son los que tienen mayor interés en estos estudios, con mayor acogida en el año 2020. Además, la revista IEEE Access fue la que obtuvo el mayor porcentaje de publicaciones con un 27%

Deep Learning Methods for Tooth Detection and Classification in Various Dental Image Datasets: A Taxonomy and Future Directions

Deep learning approaches have made significant advancements in recent years, generating considerable interest in using them for medical image analysis. In dentistry, the precision of tooth detection and classification serves as the cornerstone of dental practice as it can identify the presence of dental abnormalizes at an early stage. This paper presents an exploration of the potential of deep learning methods for tooth detection and classification across a variety of dental imaging datasets including radiographs, cone-beam computed tomography (CBCT) scans, and photograph images. Convolutional Neural Networks (CNNs) have emerged as one of the most widely used and effective deep learning methods in the field of dental disease diagnosis and medical image analysis. The study aims to conceptualize how these models can effectively learn intricate tooth features, despite having variations in tooth morphology, image quality, and imaging techniques. It highlights the increasing role of deep learning in diagnosing dental diseases and emphasizes the importance of accurate tooth classification for effective treatment planning. The study reviews existing research in deep learning-based tooth classification, discusses challenges including dataset scarcity and model interpretability, and suggests future directions

Accuracy and efficiency of automatic tooth segmentation in digital dental models using deep learning

This study evaluates the accuracy and efficiency of automatic tooth segmentation in digital dental models using deep learning. We developed a dynamic graph convolutional neural network (DGCNN)-based algorithm for automatic tooth segmentation and classification using 516 digital dental models. We segmented 30 digital dental models using three methods for comparison: (1) automatic tooth segmentation (AS) using the DGCNN-based algorithm from LaonSetup software, (2) landmark-based tooth segmentation (LS) using OrthoAnalyzer software, and (3) tooth designation and segmentation (DS) using Autolign software. We evaluated the segmentation success rate, mesiodistal (MD) width, clinical crown height (CCH), and segmentation time. For the AS, LS, and DS, the tooth segmentation success rates were 97.26%, 97.14%, and 87.86%, respectively (p DS), the means of MD widths were 8.51, 8.28, and 8.63 mm, respectively (p AS > LS), the means of CCHs were 7.58, 7.65, and 7.52 mm, respectively (p DS, AS), and the means of segmentation times were 57.73, 424.17, and 150.73 s, respectively (p < 0.001, post-hoc; AS < DS < LS). Automatic tooth segmentation of a digital dental model using deep learning showed high segmentation success rate, accuracy, and efficiency; thus, it can be used for orthodontic diagnosis and appliance fabrication.ope

Künstliche Intelligenz in der Zahnheilkunde: Scoping-Review und Schließung beobachteter Wissenslücken durch eine methodische und eine klinische Studie

Objectives: The aims of this dissertation were to (1) conduct a scoping review of stud-ies on machine learning (ML) in dentistry and appraise their robustness, (2) perform a benchmarking study to systematically compare various ML algorithms for a specific dental task, and (3) evaluate the influence of a ML-based caries detection software on diagnostic accuracy and decision-making in a randomized controlled trial. Methods: The scoping review included studies using ML in dentistry published between 1st January 2015 and 31st May 2021 on MEDLINE, IEEE Xplore, and arXiv. The risk of bias and reporting quality were assessed with the QUADAS‐2 and TRIPOD checklists, respectively. In the benchmarking study, 216 ML models were built using permutations of six ML model architectures (U-Net, U-Net++, Feature Pyramid Networks, LinkNet, Pyramid Scene Parsing Network, and Mask Attention Network), 12 model backbones of varying complexities (ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152, VGG13, VGG16, VGG19, DenseNet121, DenseNet161, DenseNet169, and Dense-Net201), and three initialization strategies (random, ImageNet, and CheXpert weights). 1,625 dental bitewing radiographs were used for training and testing. Five-fold cross-validation was carried out and model performance assessed using F1-score. In the clin-ical trial, each one of 22 dentists examined 20 randomly selected bitewing images for proximal caries; 10 images were evaluated with ML and 10 images without ML. Accura-cy in lesion detection and the suggested treatment were evaluated. Results: The scoping review included 168 studies, describing different ML tasks, mod-els, input data, methods to generate reference tests, and performance metrics, imped-ing comparison across studies. The studies showed considerable risk of bias and mod-erate adherence to reporting standards. In the benchmarking study, more complex models only minimally outperformed their simpler counterparts, if at all. Models initial-ized by ImageNet or CheXpert weights outperformed those using random weights (p<0.05). The clinical trial demonstrated that dentists using ML showed increased accu-racy (area under the receiver operating characteristic [mean (95% confidence interval): 0.89 (0.87–0.90)]) compared with those not using ML [0.85 (0.83–0.86); p<0.05], pri-marily due to their higher sensitivity [0.81 (0.74–0.87) compared to 0.72 (0.64–0.79); p<0.05]. Notably, dentists using ML also showed a higher frequency of invasive treat-ment decisions than those not using it (p<0.05). Conclusion: To facilitate comparisons across ML studies in dentistry, a minimum (core) set of outcomes and metrics should be developed, and researchers should strive to improve robustness and reporting quality of their studies. ML model choice should be performed on an informed basis, and simpler models may often be similarly capable as more complex ones. ML can increase dentists’ diagnostic accuracy but also lead to more invasive treatment.Ziele: Die Ziele dieser Dissertation waren, (1) ein Scoping-Review von Studien über maschinelles Lernen (ML) in der Zahnmedizin, (2) eine Benchmarking-Studie zum systematischen Vergleich verschiedener ML-Algorithmen für eine bestimmte zahnmedizinische Aufgabe, und (3) eine randomisierte kontrollierte Studie zur Bewertung einer ML-basierten Karies-Erkennungssoftware bezüglich diagnostischer Genauigkeit und Einfluss auf den Entscheidungsprozess durchzuführen. Methoden: Das Scoping-Review umfasste Studien über ML in der Zahnmedizin, veröffentlicht vom 1. Januar 2015 bis 31. Mai 2021 auf MEDLINE, IEEE Xplore und arXiv. Bias-Risiko und Berichtsqualität wurden mit den Checklisten QUADAS-2 beziehungsweise TRIPOD bewertet. In der Benchmarking-Studie wurden 216 ML-Modelle durch Permutationen von sechs Architekturen (U-Net, U-Net++, Feature Pyramid Networks, LinkNet, Pyramid Scene Parsing Network und Mask Attention Network), 12 Backbones (Res-Net18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152, VGG13, VGG16, VGG19, DenseNet121, DenseNet161, DenseNet169 und DenseNet201) und drei Initialisierungsstrategien (zufällige-, ImageNet- und CheXpert-Gewichtungen) erstellt. Zum Training und Testen wurden 1.625 Bissflügel-Röntgenaufnahmen genutzt. Es wurde eine fünffache Kreuzvalidierung durchgeführt und die Modellleistung anhand des F1-Scores bewertet. In der klinischen Studie untersuchten 22 Zahnärzte jeweils 20 zufällig ausgewählte Bissflügelbilder auf Approximalkaries; 10 Bilder wurden mit und 10 Bilder ohne ML ausgewertet. Die Genauigkeit in der Erkennung von Läsionen sowie die abgeleitete Therapieempfehlung wurden bewertet. Ergebnisse: Das Scoping-Review schloss 168 Studien ein, in denen verschiedene ML-Aufgaben, Modelle, Eingabedaten, Methoden zur Generierung von Referenztests und Leistungsmetriken beschrieben wurden. Die Studien zeigten ein erhebliches Bias-Risiko und eine mäßige Einhaltung der Berichtsstandards. In der Benchmarking-Studie hatten komplexere Modelle gegenüber einfachen Modellen allenfalls geringe Vorteile. Mit ImageNet- oder CheXpert-Gewichtungen initialisierte Modelle übertrafen solche mit Zufallsgewichtungen (p<0,05). In der klinischen Studie erreichten Zahnärzte mit ML eine höhere Genauigkeit bei der Kariesdetektion (Receiver-Operating-Charakteristik [Mittelwert (95 % Konfidenzintervall) 0,89 (0,87–0,90)]) als ohne ML [0,85 (0,83–0,86); p<0,05], hauptsächlich aufgrund höherer Sensitivität [0,81 (0,74–0,87) verglichen mit 0,72 (0,64–0,79); p<0,05]. Zahnärzte mit ML wählten auffallend häufiger invasive Behandlungen als ohne ML (p<0,05). Schlussfolgerung: Zur besseren Vergleichbarkeit von ML-Studien in der Zahnmedizin, sollten Core Outcomes und Metriken definiert sowie Robustheit und Berichtsqualität verbessert werden. Die Entwicklung von ML-Modellen sollte auf informierter Basis erfolgen, bei oft ähnlicher Leistung von einfacheren und komplexeren Modellen. ML kann die diagnostische Genauigkeit erhöhen, aber auch zu mehr invasiven Behandlungen führen