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Evaluación clínica de la planificación de implantes dentales tridimensionales basada en la IA: un estudio multicéntrico

  • 0Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Hallym University Sacred Heart Hospital, Anyang 14068, Republic of Korea; Department of Artificial Intelligence and Robotics in Dentistry, Graduate School of Clinical Dentistry, Hallym University, Chuncheon 24252, Republic of Korea; Institute of Clinical Dentistry, Hallym University, Chuncheon 24252, Republic of Korea; Dental Artificial Intelligence and Robotics R&D Center, Hallym University Medical Center, Anyang 14066, Republic of Korea.

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Resumen

Este resumen es generado por máquina.

La inteligencia artificial (IA) en la planificación de implantes dentales es prometedora como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Si bien la IA ofrece orientación, se necesita un mayor desarrollo para mejorar la precisión en comparación con los implantes colocados por los médicos.

Área De La Ciencia

  • La odontología digital y las aplicaciones de inteligencia artificial en cirugía oral.
  • Planificación quirúrgica avanzada y tecnologías de navegación.

Sus Antecedentes

  • La tecnología digital ha simplificado los procedimientos de implantes dentales.
  • La eficacia clínica de la inteligencia artificial (IA) para la planificación de implantes requiere más investigación.

Objetivo Del Estudio

  • Evaluar la aplicabilidad clínica del software de planificación de implantes basado en IA.
  • Para comparar las posiciones de los implantes planificados por IA con los implantes colocados por el clínico.

Principales Métodos

  • Análisis de 350 implantes de 228 pacientes en cuatro hospitales universitarios.
  • Desarrollo de un algoritmo de IA utilizando redes neuronales convolucionales profundas.
  • Medición y análisis estadístico de las desviaciones tridimensionales entre los implantes planificados por la IA y los colocados por el médico.

Principales Resultados

  • Las desviaciones medias: coronal 2.99mm, apical 3.66mm, angular 7.56°.
  • La desviación angular aumentó significativamente sin dientes contralaterales (p=0,039).
  • La desviación apical fue significativamente mayor en la mandíbula (p<0,001).

Conclusiones

  • La planificación de implantes 3D basada en IA muestra potencial como un sistema de apoyo a la decisión clínica.
  • Las discrepancias requieren más investigación para mejorar la precisión predictiva de la IA.
  • La IA puede apoyar a los médicos, mejorando el flujo de trabajo y estandarizando la planificación del tratamiento.