2026 साक्ष्य अद्यतन: क्या चैटबॉट नैदानिक अभिलेखों से दाँत का निदान कर सकते हैं?

संपादकीय अद्यतन — 21 अक्टूबर, 2026। यह Torabinejad अध्ययन सारांश, संबंधित साक्ष्य-सारांश आइटम और FAQ, तथा सभी सात अनुवाद नैदानिक समीक्षा की प्रतीक्षा में हैं। 30 सितंबर की स्वीकृति केवल पूर्व की सामग्री पर लागू होती है।

आपके एंडोडोंटिस्ट की जगह लेने के लिए पर्याप्त रूप से विश्वसनीय नहीं। 645 दाँतों के एक पूर्वव्यापी अध्ययन में, ChatGPT-5.2 और Gemini 3.0 की विशेषज्ञ संदर्भ वर्गीकरणों से सहमति सभी आवश्यक निर्णयों पर एक साथ सहमति की तुलना में अलग-अलग कार्यों पर अधिक बार रही। यह सुरक्षित स्वायत्त निदान, चिकित्सकों पर श्रेष्ठता, या बेहतर रोगी परिणामों का प्रमाण नहीं है।

Torabinejad और सहयोगियों ने कई केंद्रों में प्रारंभिक रूट कैनाल उपचार की आवश्यकता वाले दाँतों के लिए बिना किसी विशेष अनुकूलन के उपभोक्ता चैटबॉट्स की तुलना एकसमान मूल्यांकन मानदंडों के लिए प्रशिक्षित (कैलिब्रेटेड) एंडोडोंटिस्टों के संदर्भ वर्गीकरणों से की [11]। मॉडलों ने उपभोक्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से एक ही बार में पहले से दर्ज केस जानकारी का मूल्यांकन किया; उन्होंने रोगियों की जाँच नहीं की। प्रदान किया गया Journal of Endodontics का पेपर एक जर्नल प्री-प्रूफ है, जिसे 7 अक्टूबर, 2026 को स्वीकार किया गया, यह अभिलेख का अंतिम संस्करण नहीं है।

अंतिम बिंदुओं को अलग-अलग रखना आवश्यक है। रिपोर्ट की गई अलग-अलग अंतिम बिंदुओं की सटीकताएँ 74–88% के बीच रहीं। तीनों नैदानिक अंतिम बिंदुओं—पल्पल निदान, पेरीएपिकल निदान और उपचार योजना—पर एक साथ सहमति ChatGPT-5.2 के लिए 61.1% और Gemini 3.0 के लिए 59.4% रही। केस कठिनाई को जोड़ते हुए सभी चार अंतिम बिंदुओं पर सटीक सहमति ChatGPT-5.2 के लिए 47.3% और Gemini 3.0 के लिए 46.2% रही। ये 645-दाँत के अध्ययन में दाँत-स्तरीय परिणाम हैं, जो परस्पर विनिमेय माप नहीं हैं। चार-अंतिम-बिंदु परिणाम एक सार्वभौमिक चैटबॉट नैदानिक त्रुटि दर या रोगी हानि का अनुमान नहीं है।

संदर्भ विशेषज्ञ वर्गीकरण था, कोई अचूक जैविक सत्य नहीं: प्रत्येक केस का विश्लेषणात्मक संदर्भ एकसमान मूल्यांकन मानदंडों के लिए प्रशिक्षित (कैलिब्रेटेड) एक एंडोडोंटिस्ट से आया, पैनल की सहमति से नहीं। विशेषज्ञों के वर्गीकरणों में भी अंतर था, विशेष रूप से केस कठिनाई पर। पूर्वव्यापी, चयनित प्रारंभिक-उपचार जनसंख्या, वर्ग असंतुलन और एकल-पास उपभोक्ता-इंटरफ़ेस मूल्यांकन सामान्यीकरण को सीमित करते हैं; मॉडल संस्करण और प्रॉम्प्ट भी महत्व रखते हैं। उच्च समग्र सटीकता असामान्य श्रेणियों में कमज़ोर प्रदर्शन को छुपा सकती है। अध्ययन ने यह परीक्षण नहीं किया कि चैटबॉट का उपयोग करने से ऊतकों के ठीक होने में सुधार होता है, हानि रुकती है या रोगियों को अपने दाँत बनाए रखने में मदद मिलती है।

प्री-प्रूफ की रिपोर्टिंग सीमाएँ भी हैं: Figure 3 में कुछ युग्मित मॉडल-तुलना संख्याएँ उसकी तालिकाओं से मेल नहीं खातीं, और स्क्रीनिंग प्रवाह विधियों के विवरण से अलग है। हम मॉडलों की रैंकिंग के लिए उन विवादित संख्याओं का उपयोग नहीं करते। प्रदान की गई 48-पृष्ठ की फ़ाइल में पूरक तालिकाओं और चित्रों के विवरण (लेजेंड) हैं, लेकिन वे पूरक तालिकाएँ और चित्र स्वयं नहीं हैं, इसलिए उन सामग्रियों की स्वतंत्र रूप से जाँच नहीं की जा सकी। ऊपर के प्रतिशत लेखकों द्वारा रिपोर्ट किए गए समग्र अंतिम बिंदु हैं, पुनर्निर्मित पूरक परिणाम नहीं।

यह Jalali और सहयोगियों के सिम्युलेटेड मौखिक-बोर्ड प्रश्नों [8] से अलग है, जिसमें GPT-4o और Gemini 2.5 Pro को तीन प्रदान किए गए केस इतिहासों पर परखा गया था। परीक्षा-उत्तर स्कोर और पूर्वव्यापी नैदानिक अभिलेखों पर सहमति अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं; उनके मॉडल और गणना के आधार (हर) अलग हैं। इनमें से कोई भी सुरक्षित स्वतंत्र देखभाल स्थापित नहीं करता। चैटबॉट का उपयोग प्रश्न तैयार करने के लिए करें, न कि यह तय करने के लिए कि आपके दाँत को उपचार की आवश्यकता है या नहीं। आपके एंडोडोंटिस्ट को संदर्भ में लक्षणों, परीक्षणों और इमेजिंग की व्याख्या करनी होगी।

शोध आपको क्या बता सकता है — और क्या नहीं

इमेजिंग AI एक चैटबॉट नहीं है

इमेजिंग AI एक निर्धारित कार्य के लिए एक्स-रे या CBCT स्कैन का विश्लेषण करती है, जैसे उस क्षेत्र को चिह्नित करना जिसे करीब से देखने की आवश्यकता हो सकती है। एक जेनरेटिव चैटबॉट एक संकेत के जवाब में पाठ तैयार करता है। धाराप्रवाह उत्तर, या किसी विशेषज्ञ बोर्ड परीक्षा में प्रदर्शन, यह स्थापित नहीं करता कि आपके दाँत का निदान करने की क्षमता है। चैटबॉट तथ्य और उद्धरण गढ़ सकते हैं। न तो कोई उपकरण आपके काटने के परीक्षण कर सकता है, व्यक्तिगत रूप से लक्षणों का आकलन कर सकता है, या उपचार की जिम्मेदारी ले सकता है।

संभावित लाभ — और ये क्या साबित नहीं करते

एक इमेजिंग उपकरण किसी सूक्ष्म निष्कर्ष पर ध्यान आकर्षित कर सकता है या किसी चिकित्सक की समीक्षा को व्यवस्थित करने में मदद कर सकता है। एक चैटबॉट आपको प्रश्न तैयार करने या अपरिचित शब्दों को समझने में मदद कर सकता है। ये संभावित उपयोग हैं, बेहतर देखभाल की गारंटी नहीं। अधिक पहचान जरूरी नहीं कि बेहतर हो: एक उपयोगी उपकरण को बिना अनावश्यक स्कैन, उपचार, लागत, या देरी के निर्णयों में सुधार करना होगा। रोगी-महत्वपूर्ण परिणामों में दर्द, उपचार, जीवन की गुणवत्ता और दाँत को बनाए रखना शामिल है।

झूठी सकारात्मकता और झूठी नकारात्मकता

एक झूठी सकारात्मकता उस बीमारी को चिह्नित करती है जो वास्तव में मौजूद नहीं है; इससे चिंता, अतिरिक्त इमेजिंग, या अनावश्यक उपचार हो सकता है। एक झूठी नकारात्मकता बीमारी को छोड़ देती है और आवश्यक देखभाल में देरी कर सकती है। सटीकता कार्य, छवि गुणवत्ता, अध्ययन किए गए रोगियों, और सही निदान की स्थापना के तरीके पर निर्भर करती है। एक चुने हुए डेटासेट से एक उच्च सटीकता संख्या यह नहीं बताती कि आप जैसे किसी के लिए उपकरण कितनी बार सही होगा।

बाहरी सत्यापन क्यों महत्वपूर्ण है

बाहरी सत्यापन किसी उपकरण को उन रोगियों और छवियों पर परखता है जो उसके विकास डेटा से अलग हैं, आदर्श रूप से अन्य क्लीनिकों और स्कैनर से। पूछें कि क्या शोध में रोज़ाना के नैदानिक मामले, विभिन्न आबादी, और भराव या रूट कैनाल सामग्री वाले दाँत शामिल थे जो छवि कलाकृतियाँ बना सकते हैं। एक कार्य का सत्यापन हर उपयोग को मान्य नहीं करता। वास्तविक देखभाल में भावी अध्ययन और चिकित्सक देखभाल के साथ तुलना यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक है कि क्या किसी उपकरण का उपयोग वास्तव में रोगियों को लाभ देता है।

JADA परिप्रेक्ष्य क्या समर्थन करता है

Swanson और सहयोगी उभरती तकनीकों को नैदानिक प्रभाव में अनुवाद करने और रोगी-महत्वपूर्ण परिणामों का मूल्यांकन करने पर चर्चा करते हैं [1]। उनका सितंबर 2026 JADA पेपर एक अनुवाद परिप्रेक्ष्य है, न कि AI नैदानिक-सटीकता अध्ययन या बेहतर रूट कैनाल परिणाम सिद्ध करने वाला परीक्षण। यह यह पूछने का समर्थन करता है कि एक आशाजनक तकनीक व्यवहार में कैसे उपयोगी बनती है; यह किसी सटीकता प्रतिशत या नैदानिक लाभ के वादे को उचित नहीं ठहराती।

क्या AI अलर्ट का मतलब है कि मेरा रूट कैनाल विफल हो गया?

नहीं। Allihaibi और सहयोगियों ने CBCT रेडियोग्राफिक निष्कर्षों को संदर्भ के रूप में उपयोग करते हुए 376 उपचारित दाँतों के अनुवर्ती पेरीएपिकल एक्स-रे का अध्ययन किया [3]। दाँत स्तर पर, AI चिकित्सकों की तुलना में अधिक संवेदनशील था (67.3% बनाम 49.3%) लेकिन कम विशिष्ट (82.3% बनाम 92.5%): इसने अधिक संदर्भ-सकारात्मक निष्कर्षों का पता लगाया और साथ ही अधिक झूठे अलार्म भी उठाए। ये अध्ययन परिणाम हैं, इस अभ्यास का प्रदर्शन नहीं। एक स्थायी काला क्षेत्र उपचार के दौरान सिकुड़ रहा हो सकता है; अकेला इमेजिंग निष्कर्ष विफलता का प्रमाण नहीं है। अध्ययन ने बेहतर उपचार या कम अनावश्यक पुनः उपचार नहीं दिखाया। लक्षण, परीक्षण, पुरानी छवियाँ और अनुवर्ती — सभी महत्वपूर्ण हैं।

क्या उपभोक्ता AI एक गंभीर जटिलता को छोड़ सकता है?

हाँ। Akyüz और सहयोगियों ने दो एंडोडॉन्टिस्टों की सहमति के विरुद्ध 60 चुने हुए नैदानिक मामलों पर तीन उपभोक्ता छवि-और-पाठ AI प्रणालियों का परीक्षण किया [4]। कुछ घावों की पहचान जटिलताओं की विश्वसनीय पहचान में तब्दील नहीं हुई: परफोरेशन संवेदनशीलता परीक्षित प्रणालियों में 0% से 22.7% तक थी। यह एक छोटा पूर्वव्यापी बेंचमार्क था, न कि स्वतंत्र-साइट नैदानिक सत्यापन या रोगी परिणामों का परीक्षण। एक आत्मविश्वासपूर्ण चैटबॉट प्रतिक्रिया एक परफोरेशन या टूटे हुए उपकरण को खारिज नहीं कर सकती, और इसकी उपचार सलाह को किसी एंडोडॉन्टिस्ट द्वारा आकलन का स्थान नहीं लेना चाहिए।

क्या AI छिपी हुई रूट नलिकाएँ खोज सकता है?

शोधकर्ता इसकी खोज कर रहे हैं, लेकिन अध्ययन का संदर्भ महत्वपूर्ण है। Ji और सहयोगियों ने 171 निकाले गए दाँतों में छवि संवर्धन का परीक्षण किया [5]। 25 चार-नलिका वाले ऊपरी पहले दाढ़ के एक उपसमूह में, एक अतिरिक्त नलिका 18 सामान्य CBCT छवियों में, 23 संवर्धित छवियों में और सभी 25 माइक्रो-CT संदर्भ छवियों में दिखाई दी। यह प्रयोगशाला तुलना नैदानिक परिणाम अध्ययन नहीं था; संवर्धित छवियों से भी नलिकाएँ छूट गईं। Turp और सहयोगियों ने एक संस्था और स्कैनर से केवल 28 मामलों के एक होल्ड-आउट सेट में अतिरिक्त-नलिका पहचान का परीक्षण किया [6]। एक मामला छूट गया। एक आंतरिक परीक्षण स्वतंत्र बाहरी सत्यापन नहीं है। न तो कोई अध्ययन बेहतर उपचार सफलता साबित करता है और न ही नियमित अतिरिक्त CBCT स्कैन को उचित ठहराता है।

एक बेहतर आघात संकेत सुरक्षा की गारंटी क्यों नहीं है

Ourang और सहयोगियों ने चार काल्पनिक दंत-आघात परिदृश्यों के बारे में आम लोगों और विशेषज्ञ-संरचित प्रश्नों पर चैटबॉट उत्तरों की तुलना की [7]। विशेषज्ञ प्रश्नों ने केवल अलग शब्दों के साथ-साथ अलग नैदानिक सामग्री भी दी, इसलिए अध्ययन केवल शब्दों के प्रभाव को अलग नहीं कर सकता। कुछ उत्तरों में असुरक्षित या गढ़ी हुई सलाह थी। रिपोर्ट किए गए 1,920 अंक रेटर-द्वारा-मानदंड आकलन थे, रोगी मामले नहीं। दंत चोट के लिए तत्काल पेशेवर मूल्यांकन लेने की बजाय चैटबॉट संकेत को परिष्कृत करने में समय न बिताएँ।

क्या आश्वस्त करने वाले उत्तरों में बनाए गए उद्धरण हो सकते हैं?

हाँ। Jalali और सहयोगियों के अनुकरणित एंडोडॉन्टिक मौखिक-बोर्ड अध्ययन में, परीक्षित प्रत्येक दो मॉडलों ने चार गढ़े हुए उद्धरण तैयार किए [8]। मॉडलों ने तीन दिए गए केस इतिहास के बारे में प्रश्नों के उत्तर दिए; उन्होंने रोगियों की जाँच नहीं की और न ही आधिकारिक बोर्ड परीक्षा दी। एक परिष्कृत उत्तर और एक प्रभावशाली अंक इसके संदर्भों को सत्यापित नहीं करते या स्वतंत्र सुरक्षित नैदानिक निर्णय स्थापित नहीं करते। किसी महत्वपूर्ण संदर्भ को खोलें और जाँचें कि वह मौजूद है और वास्तव में दावे का समर्थन करता है।

क्या AI मेरे दाँत के लिए पुनः उपचार या माइक्रोसर्जरी चुन सकता है?

समीक्षित साक्ष्य वह क्षमता स्थापित नहीं करते। Sabeti और Torabi का 2026 जर्नल प्री-प्रूफ एक स्कोपिंग समीक्षा और अन्वेषणात्मक अंतराल विश्लेषण है, न कि कोई मान्य उपचार-चयन उपकरण [9]। छह पूर्वानुमान अध्ययनों में से किसी ने भी बाहरी सत्यापन या औपचारिक अंशांकन की रिपोर्ट नहीं की — यह जाँचना कि क्या भविष्यवाणी की गई संभावनाएँ देखे गए परिणामों से मेल खाती हैं। मामलों को छाँटने की सटीकता एक विश्वसनीय व्यक्तिगत सफलता प्रतिशत के समान नहीं है। किसी मॉडल ने एक ही परिदृश्य में पुनः उपचार और माइक्रोसर्जरी दोनों के लिए मान्य भविष्यवाणियाँ नहीं दीं। कुछ इनपुट केवल उपचार के बाद या अनुवर्ती के दौरान उपलब्ध थे, प्रारंभिक निर्णय के लिए बहुत देर से। बहाली योग्यता, नलिकाओं तक पहुँच, शल्य चिकित्सा की व्यवहार्यता और आपकी प्राथमिकताओं को अभी भी चिकित्सक के आकलन की आवश्यकता है। प्री-प्रूफ में एक स्क्रीनिंग-प्रवाह विसंगति है और पूरक तालिकाएँ अनुपलब्ध हैं; इसका प्रस्तावित निर्णय ढाँचा अन्वेषणात्मक बना हुआ है।

गोपनीयता, सहमति और जवाबदेही

किसी सार्वजनिक चैटबॉट पर पहचान योग्य दंत छवियाँ, चिकित्सा इतिहास, या व्यक्तिगत विवरण अपलोड करने से बचें। इससे पहले कि कोई AI सेवा आपके रिकॉर्ड प्राप्त करे, पूछें कि डेटा कौन प्राप्त करता है, कहाँ संग्रहीत किया जाता है, कितने समय तक रखा जाता है, क्या वे भविष्य के मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं, और आपके पास क्या विकल्प हैं। WHO मार्गदर्शन स्वायत्तता, सुरक्षा, पारदर्शिता, जवाबदेही, समावेश और स्थिरता पर जोर देता है [2]। आपका चिकित्सक निष्कर्षों की व्याख्या करने और अनिश्चितता और विकल्पों पर चर्चा करने के लिए जिम्मेदार रहता है।

मैं अपने चिकित्सक से AI परिणाम पर कैसे बात करूँ?

Narad, Sharda और Aasdhir की दंत चिकित्सा में AI नैतिकता संबंधी वर्णनात्मक समीक्षा AI की क्षमताओं और सीमाओं, प्रशिक्षण डेटा के प्रतिनिधित्व और निष्पक्षता, निजता तथा त्रुटि होने पर जवाबदेही पर चर्चा करती है [10, pp. 1000–1002]। चिकित्सक से पूछें कि AI का निष्कर्ष आपके लक्षणों, जाँच और चित्रों से कैसे मेल खाता है; AI द्वारा बनाई गई व्याख्या पर ही भरोसा न करें: परिणाम के बाद दी गई संभावित लगने वाली व्याख्या भी भ्रामक हो सकती है [10, p. 1002]। पूछें कि यह उपकरण आप जैसे रोगियों पर कैसा काम करता है और गलती या चिंता का समाधान कौन करेगा। यह समीक्षा निदान-सटीकता या रोगी परिणामों का परीक्षण नहीं है; यह रोगियों को लाभ या किसी उत्पाद की सुरक्षा साबित नहीं करती। यह मार्गदर्शिका यह नहीं कहती कि हमारी प्रैक्टिस क्लिनिकल AI का उपयोग करती है।

अपने प्रदाता से पूछने के लिए प्रश्न

यह उपकरण किस सटीक कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया है? क्या इसे मुझ जैसे रोगियों पर स्वतंत्र रूप से परखा गया है? यदि यह आपकी परीक्षा से असहमत हो तो क्या होगा? क्या इसका परिणाम मेरे उपचार को बदलेगा, और क्यों? क्या इससे अतिरिक्त इमेजिंग या लागत हो सकती है? इसके आउटपुट की जाँच कौन करता है? मेरे रिकॉर्ड कैसे सुरक्षित हैं, और क्या मैं इस उपयोग से मना कर सकता/सकती हूँ? सीमाओं की स्पष्ट व्याख्या सर्वोत्तम-स्थिति सटीकता शीर्षक से अधिक उपयोगी है।

रोगियों के सामान्य प्रश्न

साक्ष्य और अपनी देखभाल की खोज करें

• शोध: CBCT पर AI और ऊर्ध्वाधर रूट फ्रैक्चर
• शोध: चैटबॉट और एंडोडॉन्टिक बोर्ड परीक्षा
• हमारी तकनीक और हम इसका मूल्यांकन कैसे करते हैं
• एंडोडॉन्टिक निदान कैसे किया जाता है
• CBCT इमेजिंग कब मदद कर सकती है
• शोध साक्ष्य और इसकी सीमाएँ

स्रोत और साक्ष्य सीमाएँ

1. Swanson et al. Driving emerging technology to clinical impact. JADA. 2026;157(9):957–967.

   अनुवाद परिप्रेक्ष्य; AI सटीकता या नैदानिक-लाभ परीक्षण नहीं।

2. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health. 2021.

   स्वतंत्र नैतिकता मार्गदर्शन; एंडोडॉन्टिक नैदानिक सटीकता का साक्ष्य नहीं।

3. Allihaibi, Koller & Mannocci. Diagnostic Accuracy of a Commercial AI-based Platform in Evaluating Endodontic Treatment Outcomes on Periapical Radiographs Using CBCT as the Reference Standard. J Endod. 2025;51:898–908.

   पूर्वव्यापी रेडियोग्राफिक तुलना; संवेदनशीलता/विशिष्टता समझौता, नैदानिक विफलता या रोगी लाभ का प्रमाण नहीं।

4. Akyüz, Kıvırcık & Aslan. Artificial Intelligence-assisted Periapical Radiographic Assessment: Lesion Detection, Endodontic Complication Analysis, and Review of Clinical Treatment Recommendations. J Endod. 2026;52:1194–1205.

   विशेषज्ञ सहमति के विरुद्ध चुने हुए 60-मामले का बेंचमार्क; छूटी हुई जटिलताएँ और कोई रोगी-परिणाम परीक्षण नहीं।

5. Ji et al. Construction and Evaluation of an AI-based CBCT Resolution Optimization Technique for Extracted Teeth. J Endod. 2024;50:1298–1306.

   माइक्रो-CT संदर्भ के साथ निकाले गए दाँत का प्रयोगशाला अध्ययन; बाहरी नैदानिक सत्यापन या सिद्ध खुराक कमी नहीं।

6. Turp et al. Automated Detection of Middle Mesial Canals in Mandibular Molars on CBCT using nnU-Net: A Retrospective Diagnostic Accuracy Study. J Endod. 2026;52:1352–1358.

   एक संस्था/उपकरण से छोटा 28-मामले का आंतरिक होल्ड-आउट परीक्षण; कोई स्वतंत्र बाहरी सत्यापन या प्रदर्शित उपचार लाभ नहीं।

7. Ourang et al. Artificial Intelligence Chatbots’ Performance on Dental Trauma Case-based Queries: Examining the Effect of Prompt and Content Engineering. J Endod. 2026;52:1444–1452.

   चार काल्पनिक आघात परिदृश्य; संकेत और नैदानिक सामग्री एक साथ बदली। घायल रोगियों का अध्ययन नहीं।

8. Jalali et al. Artificial Intelligence Chatbots Taking American Board of Endodontics Simulated Oral Board Examination. J Endod. 2026;52:1148–1156.

   तीन अनुकरणित मामले; प्रत्येक परीक्षित मॉडल द्वारा चार गढ़े हुए उद्धरण। आधिकारिक परीक्षा या स्वायत्त देखभाल का सत्यापन नहीं।

9. Sabeti MA, Torabi G. AI Prognostic Models in Endodontics: Scoping Review and Clinical Gap Analysis for Retreatment vs Microsurgery Decision Support. J Endod. 2026. Journal pre-proof.

   छह पूर्वानुमान अध्ययन, बाहरी सत्यापन या औपचारिक अंशांकन के बिना; अन्वेषणात्मक उपचार-चयन ढाँचा। दिए गए प्री-प्रूफ में स्क्रीनिंग-प्रवाह विसंगति है और पूरक तालिकाएँ अनुपलब्ध हैं; अंतिम खंड/पृष्ठ यहाँ निर्दिष्ट नहीं किए गए हैं।

10. Narad C, Sharda K, Aasdhir SS. Ethical dimensions of artificial intelligence integration into dental practice. JADA. 2026;157(9):999–1004.

    छह पृष्ठों की नैतिकता संबंधी वर्णनात्मक समीक्षा; निदान-सटीकता अध्ययन, रोगी परिणाम परीक्षण या लाभ अथवा उत्पाद सुरक्षा का प्रमाण नहीं।

11. Torabinejad M, Tordik PA, Alenezi M, Parirokh M, Dianat O, Foroughi M, Zegar Z, Oyoyo UE. Comparing Diagnostic Ability of Two Off-the-Shelf Large Language Models with That of Endodontists for Teeth Requiring Initial Root Canal Treatment: A Multicenter Retrospective Investigation. Journal of Endodontics. 2026. Journal pre-proof.

    प्रदान किया गया जर्नल प्री-प्रूफ, 7 अक्टूबर, 2026 को स्वीकृत। 645 दाँतों की पूर्वव्यापी विशेषज्ञ-संदर्भ तुलना; व्यक्तिगत और समग्र अंतिम बिंदु भिन्न हैं। विशेषज्ञ परिवर्तनशीलता और एकल-पास उपभोक्ता-इंटरफ़ेस परीक्षण व्याख्या को सीमित करते हैं। कोई स्वायत्त-देखभाल सुरक्षा या रोगी-परिणाम लाभ स्थापित नहीं। संपादकीय अतिरिक्त, नैदानिक समीक्षा की प्रतीक्षा में।

दंत AI नैतिकता लेख को वर्णनात्मक समीक्षा के रूप में पढ़ा और सत्यापित किया गया। इसकी चर्चा रोगियों के प्रश्नों में सहायक है; यह लेख अकेले नैदानिक लाभ या उत्पाद सुरक्षा सिद्ध नहीं करता। इस मार्गदर्शिका की नैदानिक स्वीकृति और उसका सीमित दायरा स्रोत सत्यापन से अलग ऊपर बताया गया है।