LEUVEN, Bỉ: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể góp phần giải quyết những thách thức kéo dài trong lập kế hoạch cấy ghép implant kỹ thuật số và phẫu thuật cấy ghép có hướng dẫn, thông qua việc hỗ trợ các tác vụ như phân đoạn cấu trúc giải phẫu và xác định các mốc giải phẫu. Điều này có thể giúp bác sĩ lâm sàng bắt đầu quá trình lập kế hoạch từ một phương án sơ bộ được chuẩn hóa. Với mục tiêu đó, một nghiên cứu mới đã đánh giá tính khả thi trong thực hành lâm sàng, độ chính xác và hiệu quả của việc ứng dụng AI trong lập kế hoạch cấy ghép implant tại vùng răng trước hàm trên. Kết quả nghiên cứu cho thấy các phương án lập kế hoạch sơ bộ do AI tạo ra có thể hỗ trợ bác sĩ trong quá trình lập kế hoạch điều trị dưới sự giám sát của chuyên gia lâm sàng, đặc biệt tại vùng giải phẫu phức tạp này.
Các nhà nghiên cứu đã đánh giá 35 trường hợp cấy ghép implant đơn lẻ tại vùng răng trước hàm trên được lựa chọn hồi cứu, trong đó mỗi trường hợp đều có cặp dữ liệu gồm hình ảnh chụp cắt lớp vi tính chùm tia hình nón (CBCT) và dữ liệu quét trong miệng (intra-oral scan). Nghiên cứu so sánh phương pháp lập kế hoạch cấy ghép có sự hỗ trợ của AI với quy trình lập kế hoạch ảo do một bác sĩ chuyên khoa phục hình răng giàu kinh nghiệm thực hiện.
Kết quả cho thấy các phương án lập kế hoạch sơ bộ do AI tạo ra đáp ứng các ngưỡng độ chính xác lâm sàng đã được thiết lập đối với sai lệch vị trí implant trong phần lớn các trường hợp. Mức độ tương đồng rất cao được ghi nhận giữa hai phương pháp, cho thấy các đề xuất do AI tạo ra có thể tái hiện rất sát kế hoạch cấy ghép implant ảo do chuyên gia xây dựng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây, vốn cũng chỉ ra rằng kế hoạch cấy ghép implant do AI tạo ra có mức độ tương đồng cao với kế hoạch của các bác sĩ lâm sàng giàu kinh nghiệm.
Hệ thống AI cũng đạt được các thông số về thể tích và kích thước xương quanh implant có ý nghĩa lâm sàng. Các phép đo độ dày bản xương mặt ngoài (labial) và mặt khẩu cái (palatal), cũng như khoảng cách từ implant đến các răng kế cận và đến mào xương ổ răng (crestal bone), không ghi nhận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê so với phương pháp lập kế hoạch do bác sĩ thực hiện. Kích thước implant được AI lựa chọn cũng gần như tương đồng với lựa chọn của các bác sĩ lâm sàng.
Nghiên cứu cũng cho thấy các mẫu sáp kỹ thuật số (digital wax-up) do AI tạo ra có mức độ tương thích với vị trí implant dự kiến tương đương với phương pháp lập kế hoạch truyền thống. Việc đánh giá trên mô hình ảo về độ khít của máng hướng dẫn phẫu thuật cũng không cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa giữa hai quy trình, qua đó củng cố tiềm năng ứng dụng các công cụ AI trong lập kế hoạch cấy ghép implant kỹ thuật số dưới sự giám sát của bác sĩ lâm sàng.
Một trong những kết quả đáng chú ý nhất là sự rút ngắn đáng kể thời gian lập kế hoạch. Quy trình có sự hỗ trợ của AI nhanh hơn khoảng 40%, với thời gian trung vị là 246 giây, so với 420 giây đối với quy trình do bác sĩ thực hiện. Khi tiến hành lập kế hoạch lặp lại trên một nhóm trường hợp, quy trình AI không ghi nhận bất kỳ sai lệch nào giữa các lần thực hiện, trong khi quy trình do con người thực hiện vẫn xuất hiện những khác biệt có thể đo lường được.
Các tác giả nhấn mạnh rằng AI nên được xem là một công cụ hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, chứ không phải là sự thay thế cho chuyên môn của bác sĩ. Họ kết luận rằng việc ứng dụng AI trong lập kế hoạch cấy ghép implant có thể nâng cao hiệu quả, tăng cường tính chuẩn hóa và tính nhất quán trong điều trị implant, đồng thời vẫn bảo đảm kết quả lập kế hoạch đáp ứng các yêu cầu lâm sàng khi có sự giám sát của bác sĩ.
Bài báo có tiêu đề “Khả năng ứng dụng lâm sàng của lập kế hoạch cấy ghép implant và thiết kế máng hướng dẫn phẫu thuật bằng trí tuệ nhân tạo tại vùng thẩm mỹ hàm trên: Nghiên cứu đoàn hệ dựa trên cơ sở dữ liệu đăng ký", được đăng trực tuyến vào ngày 3/6/2026 trên tạp chí Clinical Oral Implants Research trước khi được đưa vào một số phát hành chính thức của tạp chí.
Chủ đề:
Thẻ:
GENEVA, Thụy Sĩ: Đại dịch COVID-19 gây ra sự mệt mỏi, thất vọng và cạn kiệt cảm xúc cho các nhân viên y tế. Điều này ...
GOTHENBURG, Thụy Điển: Tuổi già là yếu tố dự báo chính về nhiều vấn đề sức khỏe khác nhau, bao gồm bệnh nhận thức và...
TIRUCHIRAPPALLI, Ấn Độ: Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào chẩn đoán hình ảnh y khoa có thể hỗ trợ chẩn đoán và ...
KAYSERI, Thổ Nhĩ Kỳ: COVID-19 đã lây nhiễm hơn 670 triệu người. Bệnh có thể tác động đến quá trình chuyển hóa xương, ...
INDIANAPOLIS, HOA KỲ: Khi thời gian có thể được tiết kiệm một cách thực tế và an toàn trong các phương pháp điều trị nha ...
Amman, Jordan: Một nghiên cứu so sánh mới cho thấy các chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu nhìn chung cung cấp thông tin chính ...
TAIYUAN, Trung Quốc: Trong vài tuần qua, thông tin chi tiết về một cuộc điều tra về một hoạt động buôn bán các bộ phận cơ ...
OPORTO, Bồ Đào Nha: Hiệp hội Niềng răng châu Âu (EAS), kết hợp với Sociedade Portuguesa de Alinhadores Dentários (hiệp hội Niềng ...
COLLEGE STATION, Texas, Hoa Kỳ: Các phương pháp mà nha sĩ hiện đang sử dụng để đánh giá xương để cấy ghép chỉ cung cấp ...
STOCKHOLM, Thụy Điển: Một nghiên cứu sức khỏe cộng đồng gần đây ở Thụy Điển đã tiết lộ một hiện tượng thú vị ...
Hội thảo trên web trực tiếp
T3. 30 Tháng 6 2026
10:00 PM VST (Vietnam)
Hội thảo trên web trực tiếp
T4. 1 Tháng 7 2026
12:30 AM VST (Vietnam)
Prof. Dr. Anahita Jablonski-Momeni
Hội thảo trên web trực tiếp
T4. 1 Tháng 7 2026
7:00 AM VST (Vietnam)
Linda Hecker MS, BSDH, RDH
Hội thảo trên web trực tiếp
T4. 1 Tháng 7 2026
7:00 PM VST (Vietnam)
Hội thảo trên web trực tiếp
T5. 2 Tháng 7 2026
10:00 PM VST (Vietnam)
Dr. Albéric Santamaria-Loisy
Hội thảo trên web trực tiếp
T6. 3 Tháng 7 2026
1:00 AM VST (Vietnam)
Hội thảo trên web trực tiếp
T2. 6 Tháng 7 2026
11:00 PM VST (Vietnam)
To post a reply please login or register