Studija koja ima za cilj da razvije i testira model mašinskog učenja za predviđanje kardiovaskularnih bolesti koristeći indikatore oralnih infekcija predstavljena je na 52. godišnjem sastanku i izložbi AADOCR-a, održanom u vezi sa 47. godišnjim sastankom CADR-a. Godišnji sastanak i izložba AADOCR/CADR održani su u Kongresnom centru Oregon u Portlandu od 15. do 18. marta 2023.
Studija, koju je vodio Dilan Džozef Bakster sa Univerziteta u Pitsburgu, analizirala je vezu između kardiovaskularnih bolesti koje su sami prijavili (hirurgija srca, srčani zalistak, šum srca, nepravilan rad srca i urođena srčana bolest) i markera za oralne infekcije kod 5.188 ispitanika iz projekat Dentalnog registra i DNK repozitorija Univerziteta u Pitsburgu. U analizama su korišćeni podaci o parodontološkom skriningu i snimanju (PSR) koji su bili dostupni od 740 ispitanika i kvareni, nedostajući ili plombirani zubi i površine (DMFT i DMFS) od 5010 ispitanika.
Rezultati su ukazali na značajnu povezanost između DMFT i DMFS i kardiovaskularnih bolesti koje su nezavisne od pola i upotrebe duvana. Rezultati analize kovarijanse između DMFS i kardiovaskularnih bolesti takođe su ostali značajni (p-vrednost = 0,0027) nakon kontrole starosti učesnika. Model mašinskog učenja je predvideo da li ispitanik ima kardiovaskularnu bolest na osnovu njihovog DMFS rezultata sa tačnošću od 84,3% u registru.
Studija je potvrdila vezu između zubnog karijesa i kardiovaskularnih bolesti i istakla potencijal da metode mašinskog učenja poboljšaju predviđanje kardiovaskularnih bolesti koristeći indikatore oralnih infekcija. Budući pravci uključuju procenu da li metode veštačke inteligencije mogu pomoći u predviđanju poboljšanja markera kardiovaskularnih bolesti uz upravljanje karijesom.
