ANWENDUNG Von PROGNOSEMODELLEN IN der ZAHNMEDIZIN: statistischen Regression zum maschinellen Lernen

Dieses Buch untersucht, wie statistische und auf maschinellem Lernen basierende Vorhersagemodelle in der Zahnmedizin eingesetzt werden. Es beginnt mit grundlegenden Konzepten (Prädiktoren, Endpunkte, Modelltypen), bevor es auf fachspezifische Anwendungen eingeht: Kariesrisikobewertung, Parodontitis, Kieferorthopädie, Erkennung von Mundkrebs, Implantologie, Endodontie und Prothetik. In den späteren Kapiteln werden methodische Aspekte behandelt - Modellvalidierung, Bewertungskennzahlen, Schätzung der Stichprobengröße, Verzerrungen sowie Fragen der Dateninfrastruktur und regulatorische Aspekte - sowie anschauliche Fallstudien (einschließlich KI-gestützter gegenüber konventioneller Implantatplanung). Den Abschluss bilden ethische Überlegungen, Zukunftsperspektiven, ein Glossar, ein Abkürzungsverzeichnis, Literaturverzeichnis sowie ein Anhang mit einer durchgerechneten Beispielberechnung der Stichprobengröße für eine In-vivo-Vergleichsstudie zu Implantaten. Das Buch richtet sich an Doktoranden und Forscher.