Diş Hekimliği Öğrencilerinin Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Kullanımına Yönelik Bilgi ve Algıları: Sudan'dan Bir Araştırma, 2024

Abstract

Arka Plan: Yapay zeka (AI), Diş Hekimliğindeki uzmanlıkların çoğuna girmiştir. tanı, radyografi ve eğitime dahil edilmiştir. Amaç: Bilgiyi değerlendirmek ve Sudan'da diş hekimliği öğrencilerinin diş hekimliği alanında yapay zeka kullanımına yönelik algıları 2024. Yöntemler: Bu kesitsel çalışma Karary'deki diş hekimliği öğrencilerine odaklanmaktadır. Üniversite, Omdurman, Sudan. Veriler çevrimiçi anketler aracılığıyla toplanmış ve SPSS yazılımı kullanılarak analiz edildi. Sonuç: Katılan 100 dişhekimliği öğrencisinden Araştırmaya katılanların %84'ü kadın, %16'sı erkek olup %48'i öğrenimlerinin 5. yılındadır. A Toplam %59'u yapay zeka eğitimine katılmıştı; %35'i bilgilerini bireysel çalışma yoluyla, %23'ü ise üniversite eğitimi yoluyla edinmişti. Ortalama yapay zeka bilgi puanı şuydu: 79,2±13,26, öğrencilerin %72'si iyi bilgi sergiliyor. Ortalama algı puanı 71±12,7 olup, %45'i olumlu algıya sahip, %50'si ise adil algıya sahiptir. Yapay zeka algıları. Bilgi veya bilgi açısından cinsiyetler arasında anlamlı bir farklılık yoktu. algı puanları Ancak yapay zeka eğitimi alan öğrenciler önemli ölçüde Yapay zekanın daha iyi algılanması. Genel olarak, daha yüksek yapay zeka arasında pozitif bir korelasyon bulundu. Diş hekimliğindeki uygulamalarına ilişkin bilgi ve daha olumlu algılar. Sonuç: Diş hekimliği öğrencileri, algılarına rağmen güçlü bir yapay zeka bilgisi göstermektedir. daha çeşitlidir. Yapay zeka bilgisi çalışmanın ilerlemesiyle birlikte gelişir ve hedeflenir eğitim girişimleri olumlu algıları daha da artırabilir. Önemli ölçüde eğitim tutumları etkilemekte ve yapay zekanın diş hekimliği müfredatına entegre edilmesi ihtiyacını vurgulamaktadır. Bilgi ve algı arasındaki pozitif korelasyon, anlama arttıkça Derinleştikçe yapay zekanın diş hekimliğinde kabulü muhtemelen artacaktır.

Keywords

• Yapay zeka
• algılar
• bilgi

Knowledge and Perceptions of Dental Students Towards the Use of Artificial Intelligence in Dentistry: A Study from Sudan, 2024

Abstract

Abstract : Background : Artificial intelligence (AI) has entered most of specialties in Dentistry, it has been included in diagnosis, radiography & education. Aim: Assess the knowledge and perceptions of dental students towards use of AI in the field of dentistry in Sudan 2024. Methods: This cross-sectional study focuses on dental students at Karary University, Omdurman, Sudan. Data were collected via online questionnaires and analyzed using SPSS software. Result: Of the 100 dental students who participated in the study, 84% were female and 16% male, with 48% being in their 5th year of study. A total of 59% had attended AI training, with 35% acquiring their knowledge through selfstudy and 23% through university education. The average AI knowledge score was 79.2±13.26, with 72% of students demonstrating good knowledge. The average perception score was 71±12.7, with 45% holding positive perceptions and 50% fair perceptions of AI. There were no significant gender differences in knowledge or perception scores. However, students who had received AI training had significantly better perceptions of AI. Overall, a positive correlation was found between higher AI knowledge and more favorable perceptions of its applications in dentistry. Conclusion: Dental students demonstrate strong knowledge of AI, though perceptions are more varied. AI knowledge improves with study progression, and targeted educational initiatives could further enhance positive perceptions. Training significantly influences attitudes, emphasizing the need to integrate AI into dental curricula. The positive correlation between knowledge and perception suggests that as understanding deepens, acceptance of AI in dentistry is likely to grow.

Keywords

• AI
• perceptions
• knowledge
• dental student

References

1. Aboalshamat KT. Perception and utilization of artificial intelligence (AI) among dental professionals in Saudi Arabia. Open Dent J. 2022;16(1):1-10.
2. Agrawal P, Nikhade P. Artificial intelligence in dentistry: past, present, and future. Cureus. 2022;14(7):e26727.
3. Amiri H, Ansari S, Radfar M, Mohammadi M, Naderi F, Alizadeh S, et al. Medical, dental, and nursing students' attitudes and knowledge towards artificial intelligence: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Educ. 2024;24(1):412.
4. Baby D, Sharma M, Thomas A, Reddy R, Kumar K. Role of robotics and artificial intelligence in oral health education. Knowledge, perception, and attitude of dentists in India. J Educ Health Promot. 2023;12(1):384.
5. Balay-Odao EM, Omirzakova D, Bolla SR, Almazan JU, Cruz JP. Health professions students' perceptions of artificial intelligence and its integration into health professions education and healthcare: a thematic analysis. AI Soc. 2024:1-11.
6. Bisdas S, Topcuoglu OM, Naeem M, Shaaban H, Huber S, Parthasarathi V, et al. Artificial intelligence in medicine: a multinational multi-center survey on the medical and dental students' perception. Front Public Health. 2021;9:795284.
7. Guo J, Li B. The application of medical artificial intelligence technology in rural areas of developing countries. Health Equity. 2018;2(1):174-181.
8. Haenlein M, Kaplan A. A brief history of artificial intelligence: on the past, present, and future of artificial intelligence. Calif Manage Rev. 2019;61(4):5-14.

9. Hamouda O, Sweilam M, Abdellah A, El Sayed SM. Evaluation of pioneering introduction of integrative and prophetic medicine education in an Arabic medical school (Taibah University, Saudi Arabia). J Int Med Res. 2019;47(5):2157-2165.
10. Khanagar S, Alkathiri M, Alhamlan R, Alyami K, Alhejazi M, Alghamdi A. Knowledge, attitudes, and perceptions of dental students towards artificial intelligence in Riyadh, Saudi Arabia. Med Sci. 2021;25(114):1857-1867.
11. Pauwels R, Del Rey YC. Attitude of Brazilian dentists and dental students regarding the future role of artificial intelligence in oral radiology: a multicenter survey. Dentomaxillofac Radiol. 2021;50(5):20200461.
12. Plch L. Perception of technology-enhanced learning by medical students: an integrative review. Med Sci Educ. 2020;30(4):1707-1720.
13. Seram T, Batra M, Gijwani D, Chauhan K, Jaggi M, Kumari N. Attitude and perception of dental students towards artificial intelligence. Univ J Dent Sci. 2021;7(3):77-81.
14. Umer F, Adnan S, Lal A. Research and application of artificial intelligence in dentistry from lower-middle income countries: a scoping review. BMC Oral Health. 2024;24(1):220.
15. Vaishnavi VAVM, Kesavan R, Sandhiya D, Srinath R, Shyaame M. Knowledge and perception of artificial intelligence among dental students—a cross-sectional study in Chennai, India. Int J Multidiscip Res. 2024;6(4):1-10.
16. Vodanović M, Subasic M, Milosević D, Savić Pavicin I. Artificial intelligence in medicine and dentistry. Acta Stomatol Croat. 2023;57(1):70-84.