L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando l’ortodonzia, offrendo soluzioni avanzate come l’analisi cefalometrica automatica e la previsione della crescita individuale. Tuttavia, lo sviluppo di modelli di IA richiede risorse computazionali significative e tempo, rendendo fondamentale un’attenta progettazione sperimentale. Uno studio condotto presso l'Università di Seoul, Korea, ha analizzato i fattori che influenzano la precisione e il tempo di calcolo dei modelli di IA in ortodonzia. Fornendo utili indicazioni sul futuro sviluppo di questa nuova tecnologia.
Metodologia dello studio
I ricercatori hanno sviluppato 162 modelli di IA combinando diverse variabili: dimensioni del campione (170, 340, 679), variabili in ingresso (40, 80, 160) e in uscita (38, 76, 154), sessioni di addestramento (100, 500, 1000) e specifiche del computer (recenti e obsolete). Per la creazione dei modelli, convalidati tramite "leave-one-out cross-validation", hanno utilizzato l'algoritmo TabNet. Per poi misurarne l'efficacia, confrontando i dati previsti e quelli reali, nonché utilizzando l'errore radiale e l'analisi statistica multivariata.
I risultati
I risultati mostrano che l'aumento delle sessioni di addestramento migliora l’accuratezza dei modelli di IA. Tuttavia, un maggiore numero di campioni aumenta gli errori di previsione, probabilmente a causa della variabilità nella crescita umana. Il tempo di calcolo dei modelli è stato significativamente influenzato dalle specifiche del computer, dal numero di variabili e dalle sessioni di addestramento. Una trasformazione logaritmica delle variabili ha migliorato la capacità predittiva dei modelli, raggiungendo un coefficiente di determinazione aggiustato (R²) di 0,99.
Le implicazioni cliniche e future
Lo studio evidenzia l’importanza di stimare in anticipo il tempo necessario per sviluppare un modello di IA. Secondo i ricercatori, è consigliabile condurre studi pilota con campioni ridotti per ottimizzare la progettazione sperimentale. Inoltre, un uso consapevole delle risorse computazionali può evitare ritardi significativi, considerando che lo sviluppo dei 162 modelli ha richiesto oltre un anno di lavoro.
Un modello complesso ma realizzabile
Lo sviluppo dell’IA in ortodonzia richiede una pianificazione accurata per ottimizzare risorse e tempi. La trasformazione logaritmica delle variabili e l’uso di studi pilota rappresentano strumenti utili per prevedere i tempi di sviluppo e migliorare l’efficienza dei modelli. I risultati di questo studio, pubblicato su Orthodontics & Craniofacial Research, dimostrano dunque che è possibile stimare il tempo necessario per lo sviluppo di un modello di IA utilizzando trasformazioni logaritmiche di variabili come il tempo, la dimensione del campione e le sessioni di addestramento. E successivamente, con l’applicazione di coefficienti ricavati attraverso studi pilota, ottimizzare ulteriormente questa stima.
