Inteligencia artificial interpretable para la clasificación del defecto óseo alveolar en pacientes con labio y paladar hendido

labio hendido y/o paladar hendido (CLP) es la anomalía craneofacial congénita más común y requiere un injerto óseo de la hendidura alveolar. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un nuevo algoritmo de clasificación para evaluar la gravedad de los defectos óseos alveolares en pacientes con CLP utilizando modelos de superficie tridimensionales (3D) y demostrar a través de un algoritmo interpretable basado en inteligencia artificial (IA) las decisiones proporcionadas por el clasificador. . Se utilizaron tomografías computarizadas de haz cónico de 194 pacientes con CLP para entrenar y probar el desempeño de una clasificación automática de la gravedad del defecto óseo alveolar. La forma, la altura y el ancho del defecto óseo alveolar se evaluaron en modelos de superficie 3D maxilares segmentados automáticamente para determinar el índice de clasificación real de su gravedad. El novedoso algoritmo clasificador genera modelos de superficie 3D desde diferentes puntos de vista y captura instantáneas de imágenes 2D que se introducen en una red neuronal convolucional 2D. Se desarrolló un algoritmo de IA interpretable que utiliza características de cada vista y las agrega mediante capas de atención para explicar la clasificación. La precisión, el recuerdo y la puntuación F-1 fueron 0,823, 0,816 y 0,817, respectivamente, con una concordancia que oscilaba entre el 97,4 y el 100% en el índice de gravedad dentro de la diferencia de un grupo. El nuevo clasificador y el algoritmo de IA interpretable presentaron una precisión satisfactoria para clasificar la gravedad de la morfología del defecto óseo alveolar utilizando modelos de superficie 3D de pacientes con CLP y mostrando gráficamente las características que se consideraron durante la decisión de clasificación del modelo de aprendizaje profundo.