Un studiu retrospectiv publicat în Journal of Endodontics arată că, deși modelele de învățare automată pot ajuta la stratificarea riscului în cazul pulpotomiei complete pe molari permanenți, capacitatea lor de predicție este modestă, iar factorul uman rămâne primordial în luarea deciziilor medicale.
O abordare bazată pe învățarea automată ar putea ajuta la descoperirea rezultatelor endodontice și postoperatorii la pacienții cu pulpită ireversibilă simptomatică.
Într-un studiu retrospectiv publicat în Journal of Endodontics, cercetătorii au dezvoltat modele de învățare automată pentru a prezice succesul tratamentului, durerea postoperatorie și utilizarea analgezicelor la pacienții cu pulpită ireversibilă simptomatică care au suferit o pulpotomie completă pe peste 200 de molari permanenți.
După o urmărire minimă de doi ani, cercetătorii au descoperit că modelele de învățare automată - în special modelul de regresie logistică și o variabilă a timpului de sângerare - au demonstrat o capacitate discriminatorie modestă în prezicerea succesului tratamentului. Cu toate acestea, modelele de inteligență artificială nu au fost la fel de eficiente în prezicerea durerii postoperatorii și a utilizării analgezicelor, demonstrând limitele AI de până în prezent.
Cercetătorii au concluzionat că modelele de învățare automată pot ajuta la stratificarea riscului molarilor permanenți cu pulpită ireversibilă simptomatică, dar medicii ar trebui să evite utilizarea modelelor pentru luarea deciziilor. Factorul uman rămâne primordial în actul medical.
