Диагностическая точность искусственного интеллекта в выявлении кариеса на интраоральных рентгенограммах: систематический обзор и метаанализ

ОБОСНОВАНИЕ

Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) на основе глубокого обучения активно исследуются как инструмент автоматизированной детекции кариеса на интраоральных рентгенограммах, однако сопоставимость и достоверность опубликованных показателей точности остаются предметом дискуссий. Требуется строгая количественная оценка их диагностической эффективности.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Провести систематический обзор и метаанализ чувствительности и специфичности алгоритмов ИИ для выявления кариозных поражений на интраоральных (прикусных и периапикальных) рентгенограммах.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Обзор выполнен согласно рекомендациям PRISMA 2020. Поиск публикаций (январь 2020 г. — апрель 2026 г.) осуществляли в базах PubMed и eLibrary. Два независимых исследователя отбирали проспективные и ретроспективные валидационные исследования, а также рандомизированные контролируемые исследования (РКИ), оценивавшие диагностическую точность ИИ для детекции кариеса на интраоральных снимках. Методологическое качество оценивали с помощью QUADAS-2. Количественный синтез выполнен с использованием бивариантной модели случайных эффектов.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В систематический обзор включено 10 публикаций, из которых 5 предоставили пригодные для метаанализа количественные данные и 5 проанализированы качественно. Метаанализ 5 валидационных исследований с автономной (standalone) оценкой ИИ показал объединенную чувствительность 0,74 (95% доверительный интервал (ДИ) 0,71—0,77) и специфичность 0,93 (95% ДИ 0,89—0,96). Гетерогенность по специфичности была высокой (I²=86%) и в значительной степени обусловлена исследованием A. Cantu и соавт. (2020); после его исключения специфичность возрастала до 0,96 (95% ДИ 0,94—0,98) при I²=0%. В единственном РКИ с AI-ассистенцией (S. Mertens и соавт., 2022) чувствительность составила 0,81 (95% ДИ 0,74—0,87), специфичность — 0,97 (95% ДИ 0,95—0,98). Качественный синтез 3 дополнительных РКИ подтвердил, что поддержка ИИ повышает чувствительность врачей на 11—31 процентный пункт, однако может снижать специфичность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автономные ИИ-алгоритмы демонстрируют клинически приемлемую точность для скрининга кариеса на интраоральных снимках при умеренной чувствительности и высокой специфичности. Применение ИИ во вспомогательном режиме ассоциировано с дальнейшим повышением чувствительности, однако требует контроля врача для минимизации гипердиагностики. Необходимы многоцентровые проспективные исследования с внешней валидацией.