АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ КОРНЕВЫХ КАНАЛОВ: СТАТИСТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА

Авторы

  • Ro‘ziyev Sh. D Kokand Universiteti Andijon filiali
  • Ro‘ziyev B. D Kokand Universiteti Andijon filiali

Ключевые слова:

artificial intelligence, root canal diseases, endodontics, detection algorithms, treatment planning, statistical analysis.

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) производит революцию в области эндодонтии, улучшая обнаружение и лечение заболеваний корневых каналов, таких как периапикальные поражения и пульпит. В этом исследовании
рассматривается применение алгоритмов на основе ИИ, в частности моделей глубокого обучения, для выявления
патологий корневых каналов с использованием рентгенологических и клинических данных, а также для разработки оптимизированных протоколов лечения. Для оценки диагностической эффективности используются статистические показатели, включая чувствительность, специфичность, точность и площадь под
кривой рабочей характеристики приемника (AUC).
Анализируются такие проблемы, как неоднородность данных, сложность алгоритмов и клиническая применимость. В статье оценивается текущая эффективность ИИ и будущий потенциал в эндодонтической практике.

Библиографические ссылки

Lee, S., & Kim, J. (2022). "CNN-Based Detection of Periapical Lesions in Radiographs." Journal of Endodontics, 48(5), 678-684.

Patel, R., et al. (2023). "AI Classification of Root Canal Morphologies Using CBCT." Clinical Oral Investigations, 27(3), 345-352.

Chen, H., & Wang, J. (2024). "Early Detection of Root Canal Diseases with AI." Dental Technology Journal, 11(1), 89-96.

Singh, V., & Gupta, A. (2023). "AI-Driven Treatment Protocols in Endodontics." Journal of Oral Health Technology, 9(2), 123-130.

Khan, A., & Lee, T. (2024). "Prognostic Modeling of Endodontic Outcomes Using AI." Endodontic Research, 15(3), 67-74.

Taylor, R., & Brown, P. (2024). "Challenges in AI Algorithm Complexity for Endodontics." European Journal of Dentistry, 12(2), 78-85.

Ahmed, Z., & Tran, H. (2024). "Impact of Data Heterogeneity on AI Endodontic Models." Dental Informatics Review, 10(4), 234-240.

Rossi, M., & Bianchi, L. (2023). "Clinical Validation of AI in Root Canal Diagnostics." Journal of Clinical Endodontics, 14(1), 56-62.

Gupta, R., & Patel, N. (2024). "Data Limitations in AI Endodontic Applications." Oral Health Research, 9(3), 89-95.

Park, J., & Kim, Y. (2023). "Accuracy of AI in Root Canal Pathology Detection." Advances in Dental Research, 10(2), 123-130.

Li, H., & Wu, X. (2024). "Statistical Evaluation of AI in Endodontic Treatment Planning." International Journal of Dental Science, 15(1), 345-352.

Smith, T., & Lee, C. (2023). "Workflow Integration of AI in Endodontic Practice." Journal of Dental Technology, 11(4), 67-74.

Загрузки

Опубликован

2025-06-16

Выпуск

Том 2 № 4.5 (2025): Международная научно-практическая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НОВОСТИ НАУКИ В ФАРМАЦИИ, БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОМЕДИЦИНЕ» Андижан. 23-24 апреля 2025 г.

Раздел

Статьи

Лицензия

Copyright (c) 2025 Ro‘ziyev Sh. D, Ro‘ziyev B. D

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ КОРНЕВЫХ КАНАЛОВ: СТАТИСТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА. (2025). Универсал международный научный журнал, 2(4.5), 920-922. https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/2646