ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO PHÁT HIỆN TỔN THƯƠNG SÂU RĂNG BẰNG BỘ MÃ NGUỒN MỞ TEACHABLE MACHINE

Mục tiêu: Mô tả kết quả ứng dụng công cụ mã nguồn mở Teachable Machine đào tạo máy học để phát hiện tổn thương sâu răng trên ảnh chụp trong miệng. Phương pháp nghiên cứu: mô tả cắt ngang, thực hiện trên 988 ảnh kỹ thuật số, trong đó có 868 ảnh có tổn thương sâu răng và 120 ảnh răng bình thường. Kết quả: Trong tổng số 868 ảnh có tổn thương sâu răng sau khi nhận dạng cho kết quả nhận dạng đúng 849 ảnh (97,8%), và 19 ảnh chưa nhận dạng được tổn thương sâu răng (2,2%). Trong tổng số 988 ảnh có tổng hợp gồm những ảnh có và không có tổn thương sâu răng, cho kết quả nhận dạng đúng 849 ảnh (85,9%), và 139 ảnh (14,1%) không sâu răng. Kết luận: sử dụng công cụ mã nguồn mở Teachable Machine nhận dạng ảnh có tổn thương sâu răng cho kết quả ban đầu đáng tin cậy với tỷ lệ nhận dạng đúng khá cao chiếm tỷ lệ 97,8% (trên cùng 1 hệ dữ liệu chỉ có tổn thương sâu răng). Đối với bộ ảnh hổn hợp (sâu răng và không sâu răng) tỷ lệ nhận dạng đúng ảnh có sâu răng chỉ chiếm 85,9%, sự khác biệt là do có sự xuất hiện của những ảnh có sâu răng sớm vì màu sắc tổn thương khá tương quan với màu men răng bình thường, cần có thêm nhiều dữ liệu về dạng tổn thương này để có thể phân loại và nhận dạng chính xác hơn.