Eficacia del software habilitado por IA en la segmentación automática para la cirugía ortognática

Área de la Ciencia:

• Imágenes Médicas
• Inteligencia Artificial en Cirugía
• Modelado 3D

Sus antecedentes:

• La cirugía ortognática requiere una planificación preoperatoria y una evaluación postoperatoria precisas.
• Las tareas manuales de segmentación y alineación de datos de imagen consumen mucho tiempo.

Objetivo del estudio:

• Investigar la eficiencia y precisión de una plataforma de aprendizaje profundo basada en IA para la segmentación de la región maxilofacial y la alineación de datos de oclusión dental.
• Automatizar tareas clave en los flujos de trabajo de cirugía ortognática.

Principales métodos:

• Recopilación retrospectiva de 20 TC preoperatorias de pacientes sometidos a cirugía ortognática bimaxilar.
• Utilización de una plataforma de IA para la identificación y segmentación automáticas de estructuras anatómicas.
• Alineación de archivos STL de escaneos dentales con archivos DICOM de TC.

Principales resultados:

• El tiempo de procesamiento del software de IA promedió aproximadamente 6 minutos y 59 segundos.
• El tiempo promedio de segmentación del operador fue de 38,9 segundos.
• La plataforma de IA logró una alineación precisa de los archivos STL y DICOM sin ajustes manuales.

Conclusiones:

• El sistema de IA redujo sustancialmente los tiempos de segmentación y demostró una alta precisión.
• La plataforma de IA es una herramienta valiosa para mejorar los flujos de trabajo de cirugía ortognática.
• Se recomienda una mayor validación en conjuntos de datos más grandes y diversos.