Procedure to Improve the Accuracy of Dental Implant Failures by Data Science Techniques

Procedimiento para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales mediante técnicas de ciencia de datos

dc.creatorGanz, Nancy
dc.creatorAres, Alicia E.
dc.creatorKuna, Horacio Daniel
dc.date2021-10
dc.date2021-11-17T13:52:39Z
dc.date.accessioned2023-07-15T04:13:45Z
dc.date.available2023-07-15T04:13:45Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/128264
dc.identifierissn:1666-6038
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7468744
dc.descriptionNowadays, the prediction about dental implant failure is determined through clinical and radiological evaluation. For this reason, predictions are highly dependent on the Implantologists’ experience. In addition, it is extremely crucial to detect in time if a dental implant is going to fail, due to time, cost, trauma to the patient, postoperative problems, among others. This paper proposes a procedure using multiple feature selection methods and classification algorithms to improve the accuracy of dental implant failures in the province of Misiones, Argentina, validated by human experts. The experimentation is performed with two data sets, a set of dental implants made for the case study and an artificially generated set. The proposed approach allows to know the most relevant features and improve the accuracy in the classification of the target class (dental implant failure), to avoid biasing the decision making based on the application and results of individual methods. The proposed approach achieves an accuracy of 79% of failures, while individual classifiers achieve a maximum of 72%.
dc.descriptionHoy en día, la predicción del fracaso de un implante dental está determinado a través de una evaluación clínica y radiológica. Por esta razón, las predicciones dependen en gran medida de la experiencia del implantólogo. Además, es extremadamente crucial detectar a tiempo si un implante dental va a fallar, por cuestiones de tiempo, costo, traumas al paciente. problemas postoperatorios, entre otros. En este trabajo se propone un procedimiento mediante la utilización de múltiples métodos de selección de características y algoritmos de clasificación, para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina validado por expertos humanos. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjunto de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y otros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. El procedimiento propuesto permitió conocer las características más relevantes y mejoró la precisión en la clasificación de la clase objetivo (fracaso del implante dental), permitiendo no sesgar la toma de decisión en base a la aplicación y resultados de método individuales. El procedimiento propuesto consigue una precisión del 79% de los fracasos, mientras que los clasificadores individuales alcanzan un máximo del 72%.
dc.descriptionFacultad de Informática
dc.formatapplication/pdf
dc.format146-156
dc.languageen
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectFeature selection
dc.subjectClassifier
dc.subjectEnsemble
dc.subjectFailure
dc.subjectDental implants
dc.subjectSelección de características
dc.subjectClasificación
dc.subjectIntegración
dc.subjectImplantes Dentales
dc.titleProcedure to Improve the Accuracy of Dental Implant Failures by Data Science Techniques
dc.titleProcedimiento para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales mediante técnicas de ciencia de datos
dc.typeArticulo
dc.typeArticulo


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