Сравнительный анализ постановки диагноза Остеомиелит челюсти, периодонтит и периостит современных ИИ-моделей (chatGPT, DeepSee, Gigachat, СберМед)

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность исследования обусловлена быстрым развитием технологий искусственного интеллекта и их внедрением в медицинскую практику, что повышает необходимость оценки их точности и надежности в диагностике стоматологических заболеваний.

Проблема: несмотря на активное внедрение ИИ в медицину, существует дефицит сравнительных данных о точности различных моделей в диагностике заболеваний челюсти, что создает барьеры для их широкого применения и доверия к автоматизированным системам.

Цель: целью работы является проведение сравнительного анализа эффективности современных ИИ-моделей в постановке диагнозов заболеваний челюсти.

Задачи:

1. 1) Изучить современные ИИ-модели, используемые в диагностике стоматологических заболеваний.
2. 2) Проанализировать существующие исследования по точности диагностики ИИ-моделями.
3. 3) Собрать и систематизировать данные о диагностической эффективности каждой модели.
4. 4) Провести сравнение полученных данных и выявить лидирующие модели.
5. 5) Сформулировать рекомендации по использованию наиболее точных моделей в практике.

Объект исследования: объектом исследования является процесс автоматической диагностики заболеваний челюсти с помощью современных ИИ-моделей.

Предмет исследования: предметом исследования являются свойства и показатели точности ИИ-моделей при постановке диагнозов остеомиелита, периодонтита и периостита.

Гипотеза: если современные ИИ-модели обучены на достаточном объеме данных и имеют соответствующие алгоритмы, то их точность в диагностике заболеваний челюсти будет сопоставима или превосходить традиционные методы.

Методы: Анализ научной литературы., Изучение интернет-источников., Сравнение и сопоставление полученных данных.

Научная новизна: научная значимость заключается в уточнении и расширении знаний о возможностях и ограничениях современных ИИ-моделей в области стоматологической диагностики, а также в выявлении наиболее эффективных решений для практического применения.

Практическая значимость: практическая значимость работы заключается в предоставлении рекомендаций для стоматологов и медицинских учреждений по использованию наиболее точных и надежных ИИ-систем для диагностики заболеваний челюсти, что может повысить качество и скорость оказания медицинской помощи.