DT News - Vietnam - Xương và máy móc: AI và sự chuyển đổi của cấy ghép răng

Dental Tribune International

CN. 16 Tháng 3 2025

save

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 thông tin chi tiết gián tiếp về cơ học xương. Vì thành công của cấy ghép không chỉ phụ thuộc vào chất lượng xương mà còn phụ thuộc vào độ cứng của xương—khả năng chống biến dạng của xương dưới tải trọng—nên việc có một phương pháp chính xác, không xâm lấn để đánh giá độ cứng sẽ cải thiện đáng kể việc lập kế hoạch cấy ghép. Để thực hiện điều này, hai nhà nghiên cứu từ Đại học Texas A&M tại College Station đã được trao một khoản tài trợ danh giá để phát triển một mô hình dự đoán dựa trên AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa lĩnh vực nha khoa này.

Tiến sĩ Jaesung Lee

Tháng trước, Tiến sĩ Jaesung Lee và Yuxiao Zhou, là trợ lý giáo sư tại khoa kỹ thuật cơ khí và khoa kỹ thuật công nghiệp và hệ thống, đã nhận được tài trợ từ Chương trình hạt giống năm 2024 về AI, máy tính và khoa học dữ liệu từ Viện khoa học dữ liệu Texas A&M cho dự án có tên "Hướng tới lập kế hoạch phẫu thuật chỉnh hình thông minh bằng cách sử dụng máy học dựa trên vật lý". Nghiên cứu của họ nhằm tạo ra một mô hình AI có khả năng đánh giá nhanh độ cứng của xương trên hình ảnh CBCT để việc cấy ghép implant và các phẫu thuật chỉnh hình khác trong tương lai có thể tiến hành với độ tin cậy cao nhất. Bằng cách tích hợp dữ liệu hình ảnh 3D, thông tin lâm sàng và các nguyên tắc cơ sinh học với máy học tiên tiến trong mô hình, họ đặt mục tiêu cung cấp ước tính chính xác từng điểm 3D về độ cứng của xương và phân bố ứng suất.

Điều quan trọng là phải đặt câu hỏi, tại sao phương pháp tiếp cận như vậy lại cần thiết và nó có thể thay thế những kỹ thuật hiện có nào? Hiện nay, độ cứng của xương chủ yếu được đo trong các thiết lập nghiên cứu bằng cách sử dụng thử nghiệm cơ sinh học, phân tích phần tử hữu hạn (một phương pháp mô phỏng máy tính dự đoán cách vật liệu phản ứng với lực) hoặc các kỹ thuật ấn sâu xâm lấn, không có phương pháp nào trong số đó thực tế để sử dụng lâm sàng thường quy. Do đó, có một khoảng cách rộng để cải thiện, và giống như rất nhiều lĩnh vực khác liên quan đến chẩn đoán và lập kế hoạch trong nha khoa, AI chính là nơi tìm kiếm câu trả lời cho việc phân tích dữ liệu trực quan.

Tiến sĩ Yuxiao Zhou

Phát biểu gần đây với Dental Tribune International, Tiến sĩ Lee đã giải thích tầm quan trọng mới nổi của AI đối với phẫu thuật chỉnh hình và cấy ghép nói riêng: “Các phương pháp do AI thúc đẩy hiện cho phép các bác sĩ phẫu thuật tận dụng dữ liệu hình ảnh 3D chi tiết để đánh giá xương chính xác, dẫn đến các kế hoạch phẫu thuật được tùy chỉnh cao, giảm thời gian phẫu thuật và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Học máy, đặc biệt là học máy dựa trên vật lý (PIML), kết hợp các mô hình tính toán với các nguyên tắc cơ sinh học để nhanh chóng suy ra các đặc tính của xương, cho phép các bác sĩ phẫu thuật đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu”.

Ông tiếp tục giải thích thêm về mục tiêu mà dự án nghiên cứu của ông và Tiến sĩ Zhou hướng tới: “Nghiên cứu của chúng tôi nhằm mục đích phát triển một phương pháp chính xác, hiệu quả và được cá nhân hóa để lập kế hoạch phẫu thuật nha khoa thông qua PIML sáng tạo. Cụ thể, chúng tôi tập trung vào việc dự đoán chính xác độ cứng và hành vi cơ học của mô xương từ hình ảnh CBCT và dữ liệu lâm sàng cụ thể của bệnh nhân. Bằng cách tích hợp những hiểu biết về cơ sinh học này với các yếu tố lâm sàng của bệnh nhân bằng cách sử dụng khuôn khổ học máy, chúng tôi dự định cho phép dự đoán cá nhân hóa phản ứng của xương đối với các can thiệp phẫu thuật. Cuối cùng, điều này sẽ dẫn đến các quyết định phẫu thuật sáng suốt hơn, giảm nguy cơ thất bại của cấy ghép nha khoa và cải thiện kết quả cho bệnh nhân”.

Giống như các lĩnh vực nha khoa khác đang được AI chuyển đổi, giá trị của các hệ thống tính toán này được neo giữ trong ba tiến bộ đồng thời: loại bỏ lỗi của con người, cung cấp phân tích tức thời và chính xác, và đạt được những kết quả nâng cao này với chi phí vận hành giảm. Đây có vẻ là con đường tiến bộ đã được thiết lập và không thể tránh khỏi đối với nha khoa.

Một lợi ích quan trọng khác mà cách tiếp cận như vậy mang lại là việc cá nhân hóa ngày càng tăng trong việc chăm sóc. Khi công nghệ dựa trên AI mang lại mức độ chính xác ngày càng cao về thành phần và đặc tính xương của từng cá nhân, thì việc điều trị và kết quả cấy ghép răng cũng sẽ ngày càng được tinh chỉnh. Tiến sĩ Lee nhấn mạnh những lợi ích này: “Tương lai của lĩnh vực này, đặc biệt là đối với nha khoa, nằm ở việc cá nhân hóa và y học chính xác hơn thông qua việc tích hợp các phương pháp do AI thúc đẩy với thực hành lâm sàng. Những tiến bộ trong các mô hình học máy sẽ cho phép dự đoán chính xác chưa từng có kết quả cụ thể cho từng bệnh nhân. Trong nha khoa, chúng tôi thấy trước sự chuyển dịch sang dịch vụ chăm sóc được cá nhân hóa hoàn toàn, trong đó các mô hình tính toán hướng dẫn mọi quyết định phẫu thuật—từ việc lựa chọn và định vị cấy ghép đến chăm sóc hậu phẫu. Ngoài ra, khi sức mạnh tính toán tăng lên, các phân tích được cá nhân hóa như vậy sẽ trở thành các hoạt động lâm sàng thường quy, giúp tăng đáng kể tỷ lệ thành công của cấy ghép, sự hài lòng của bệnh nhân và chất lượng chăm sóc răng miệng nói chung”.

Do đó, AI tiếp tục chuyển đổi, theo những cách tích cực áp đảo, hoạt động nha khoa. Mặc dù một số người có thể thấy khó chấp nhận việc thay thế một phần đánh giá của con người khỏi phạm vi phân tích, nhưng các trường hợp sử dụng như thế này và nhiều trường hợp khác tương tự, chứng minh rõ ràng rằng các mô hình tính toán mạnh mẽ này, khi được sử dụng cẩn thận, sẽ giúp nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân.