AI产生正畸计划以减轻牙医的负担

这对您来说是一个令人沮丧的事实：尽管预计整个行业的就业增长远高于平均水平(2016年至2026年为19%)，但预计牙科在美国某些地区将面临劳动力短缺。截至2017年底，卫生资源和服务管理局(HRSA)确定了5,866个牙科保健专业人员缺口区域 - 人口低于每5000人一名牙医 - 这是近6300万人的家园。

正畸医生特别负担过多的预约时间表带来的文书工作。但是，如果AI可以伸出援手怎么办?进入日本大阪大学的科学家和研究生进行的研究，他们撰写了一篇论文(“使用自然语言处理开发自动正畸诊断系统”)，提出了一个系统，该系统使用自然语言处理来设计正畸治疗计划。在牙医写的医疗证明。他们说，其治疗优先级排名与人类牙医相比，超过一半的时间。

“能够实现专家多年经验的[AI]系统对于为患者提供循证医疗服务具有重要意义，”共同作者写道。“[A]正畸诊断的正常诊断或在正畸诊所进行必要检查的自动总结将减少牙医的繁重工作量，并帮助经验不足的牙医避免疏忽和判断错误。”

为此，研究人员的AI从代表患者的医疗状况的记录中提取成像和建模结果，以及诊断(按优先级列出)和与这些发现相关的治疗计划。它组织治疗方案中提到的每个条件，考虑约400种类型的条件标签，然后在生成相关的句子对之前执行每个提取的医疗条件的机器学习排序，并输出每个问题的治疗优先级列表。

为了训练该系统，研究人员编制了由牙医编写的990份文件的数据集，每种文件的条件和问题分为423个类别。(预留约180个文件用于验证和评估。)对于146个词汇和320个类的训练语料库，每个句子被分成单词(词汇量大小为2,075)，并且使用以下方法评估AI系统的整体表现。 F1分数，或精度和召回的调和平均值。

该团队报告说，表现最佳的车型获得了0.585的F1成绩，他们注意到这仍然有待改进。在未来的工作中，他们打算对不完整的句子，治疗优先级的发现以及从协议摘要到同意书文档的所有内容的文本简化实施强大的句子编码。

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