לדברי מחברי המאמר, להערכת גיל השיניים ישנו תפקיד חשוב הן ברפואה הקלינית והן ברפואה משפטית. מחקרים רבים חקרו שיטות שונות כדי להעריך במדויק את הגיל, גם בקרב אנשים חיים וגם בקרב נפטרים, במיוחד בילדים ובני נוער.
טכניקות רפואיות מתוחכמות המיושמות באופן נרחב להערכת גיל כוללות ניתוח בשלות השלד או התפתחות השיניים. עם זאת, המחלות הכרוניות או החסרים התזונתיים שאדם חווה במהלך גדילתו והתפתחותו עלולים לגרום לסטיות באומדן הגיל. בהשוואה לבגרות השלד, התפתחות השיניים מושפעת פחות מגורמים סביבתיים, העשויים להיות קשורים לבקרה גנטית קפדנית של התפתחות השיניים. לאחרונה זכתה שיטה חדשה אשר פותחה על ידי Cameriere להכרה נרחבת ומקובלת.
השיטה ביססה פורמולה אירופאית על ידי מדידה בצילום רנטגן פנורמי של האפקס הפתוח של שבע שיניים קבועות בלסת התחתונה השמאלית. יישום שיטה זו מחייב ניסיון הולם על מנת למזער שגיאות. החוקרים מציינים כי נכון לעכשיו, למידת מכונה מעניקה דחיפה מבורכת להערכת גיל העצם ותהליך ניצולו לקביעת גיל השיניים והינה מואצת בהדרגה. כגישה בסיסית של בינה מלאכותית, למידת מכונה מאפשרת לחוקרים לחזות את גיל השיניים לא רק בצורה מדויקת יותר אלא גם יעילה יותר.
מטרה
המחקר הנוכחי נערך על מנת להשתמש בשלושה מודלים [יער אקראי (RF), מכונת וקטור תומך (SVM), ורגרסיה ליניארית (LR)] על מנת לחזות את גיל השיניים של ילדים בהתבסס על שיטת Cameriere, תוך שימוש בשבע שיניים קבועות שמאליות תחתונות, והשוואת השיטות עם נוסחת Cameriere.
נערך מחקר רטרוספקטיבי שבו נעשה איסוף וניתוח אורתופנטומוגרפיות של 748 ילדים (356 נקבות ו-392 זכרים) בגילאי 13-5 שנים. הנתונים חולקו באופן אקראי לערכות נתונים של הדרכה ובדיקה בשיעור של 80-20 אחוזים עבור אלגוריתמים של לימוד מכונה. נערכו 20 חזרות של ההליך, החל מיצירה אקראית של ערכות נתונים חדשות של הדרכה ובדיקה. שבע שיניים מתפתחות קבועות בלסת התחתונה השמאלית (למעט שיני בינה) תועדו בשיטת ה-Cameriere. לאחר מכן, נוסחת ה Cameriere-המסורתית ושלושה מודלים (RF, SVM ו-LR) שימשו להערכת גיל השיניים. דיוק חיזוי הגיל נמדד על ידי חמישה אינדיקטורים: מקדם הקביעה (R2), שגיאה ממוצעת (ME), שורש שגיאה ריבועית בינונית (RMSE), שגיאה ריבועית בינונית (MSE), וממוצע שגיאה מוחלטת (MAE).
המחקר הצביע על כך שלמודלים של למידת מכונה יש דיוק טוב יותר מנוסחת הCameriere- המסורתית בקביעת הגיל הדנטלי. ערכי ME, MAE, MSE ו-RMSE של מודל SVM ומודל RF היו נמוכים יותר עם הדיוק הגבוה ביותר לעומת ה-MSE, MAE, ME ו-RMSE של נוסחת הCameriere- האירופית ואלו של נוסחת הCameriere- הסינית.
מסקנות מחברי המאמר הן, כי התוצאות תומכות בשימוש באלוגריתם של לימוד מכונה במקום בפורמולה המסורתית על פי Cameriere.
Shen S, Liu Z, Wang J, et al. Machine learning assisted Cameriere method for dental age estimation. BMC Oral Health 2021; 21: 641. doi.org/10.1186/s12903-021-01996-0