Akash Gopi / Vishwa Deepak Singh
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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.