Beurteilung einer Malokklusion zweiten Grades mit künstlicher Intelligenz - Ruziev, Sherzodbek
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Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben sich in der Zahnmedizin als vielversprechend erwiesen, insbesondere bei der Klassifizierung von Zahnfehlstellungen (Malokklusion). Sabri (2023) entwickelte ein System, das Faltungsneuronale Netze (CNN) und wissensbasierte Systeme (KBS) verwendet, um Malokklusion auf der Grundlage des Index für kieferorthopädischen Behandlungsbedarf (IOTN) zu klassifizieren. Dieses System erreichte eine Genauigkeit von 61,20 % und könnte in Zukunft möglicherweise noch verbessert werden. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen,…mehr

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Produktbeschreibung
Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben sich in der Zahnmedizin als vielversprechend erwiesen, insbesondere bei der Klassifizierung von Zahnfehlstellungen (Malokklusion). Sabri (2023) entwickelte ein System, das Faltungsneuronale Netze (CNN) und wissensbasierte Systeme (KBS) verwendet, um Malokklusion auf der Grundlage des Index für kieferorthopädischen Behandlungsbedarf (IOTN) zu klassifizieren. Dieses System erreichte eine Genauigkeit von 61,20 % und könnte in Zukunft möglicherweise noch verbessert werden. Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen, einschließlich der Zahnmedizin, wurde von Jones (2018) weiter erörtert, der das Potenzial von KI für die Umgestaltung der Medizin hervorhob. Die spezifische Anwendung von KI bei der Behandlung von Malokklusion, insbesondere von Malokklusion zweiter Klasse, bleibt jedoch ein Bereich für weitere Forschung.
Autorenporträt
Ruziev Sherzodbek machte 2016 seinen Abschluss am Akademischen Lyzeum Nr. 2 des Staatlichen Medizinischen Instituts Andischan und wurde im selben Jahr zum Studium an der Fakultät für Zahnmedizin des Staatlichen Medizinischen Instituts Andischan zugelassen, das er 2021 abschloss. Im Jahr 2022 schloss er sein Master-Studium am Staatlichen Medizinischen Institut in Taschkent ab.