Evaluación de la maloclusión de segunda clase con inteligencia artificial - Ruziev, Sherzodbek
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Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) se han mostrado prometedores en el campo de la odontología, especialmente en la clasificación de la maloclusión. Sabri (2023) desarrolló un sistema utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) y sistemas basados en el conocimiento (KBS) para clasificar la maloclusión basándose en el Índice de Necesidad de Tratamiento Ortodóncico (IOTN). Este sistema alcanzó una precisión del 61,20% y podría mejorarse en el futuro. El uso de la IA en la atención sanitaria, incluida la odontología, ha sido analizado más a fondo por Jones (2018), quien…mehr

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Produktbeschreibung
Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) se han mostrado prometedores en el campo de la odontología, especialmente en la clasificación de la maloclusión. Sabri (2023) desarrolló un sistema utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) y sistemas basados en el conocimiento (KBS) para clasificar la maloclusión basándose en el Índice de Necesidad de Tratamiento Ortodóncico (IOTN). Este sistema alcanzó una precisión del 61,20% y podría mejorarse en el futuro. El uso de la IA en la atención sanitaria, incluida la odontología, ha sido analizado más a fondo por Jones (2018), quien destacó el potencial de la IA para transformar la medicina. Sin embargo, la aplicación específica de la IA en el tratamiento de la maloclusión, en particular la maloclusión de segunda clase, sigue siendo un área de investigación adicional.
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Autorenporträt
Ruziev Sherzodbek se graduó en el Liceo Académico n.º 2 dependiente del Instituto Médico Estatal de Andijan en 2016 y ese mismo año fue aceptado para estudiar en la Facultad de Odontología del Instituto Médico Estatal de Andijan, graduándose en 2021. En 2022, completó su máster en el Instituto Médico Estatal de Tashkent.