El uso de IA y un algoritmo 3D, nuevo enfoque para diseñar prótesis dentales de un solo molar

Según los datos aportados por el Consejo de Dentistas, cerca del 56% de los adultos jóvenes de 35 a 44 años han perdido, al menos un diente, siendo dos la media de dientes ausentes. La pérdida dental es por tanto, tal como se puede ver, una situación no poco común.

Perder un diente o más de uno, representa no solo problemas de estética si la pieza estaba en un lugar visible; también de funcionalidad: no se mastica bien, los dientes vecinos se pueden desplazar para ocupar ese lugar ahora vacío, lo cual a su vez puede provocar problemas de maloclusión…

Para evitar que esto suceda, se colocan coronas, puentes o implantes, que como sabemos, necesitan de realizar varias pruebas al paciente para estar seguros de que el diente encaja perfectamente en su boca todos los sentidos.

Diseñar un solo diente gracias a la Inteligencia Artificial

Sin embargo, tal como se publica en el Journal PLOS ONE, si los investigadores de la Facultad de Odontología de la Universidad de Hong Kong (HKU) y el Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Educación Superior Chu Hai tienen éxito en su nuevo enfoque, el uso de la inteligencia artificial para automatizar el diseño de prótesis dentales individualizadas podría mejorar la eficiencia del tratamiento y también la experiencia del paciente.

La premisa de su investigación es la siguiente: “Las prótesis dentales deben ser biomiméticas y, por lo tanto, adoptar la morfología oclusal y la posición tridimensional (3D) de los dientes naturales sanos. Dado que los dientes de un sujeto individual están controlados por el mismo conjunto de genes (genotipo) y están expuestos a un entorno oral mayoritariamente idéntico (fenotipo), la morfología oclusal y la posición 3D de los dientes de un paciente individual están interrelacionadas. Se plantea la hipótesis de que la inteligencia artificial (IA) puede automatizar el diseño de prótesis dentales de un solo diente después de conocer las características de la dentición restante”.

La tecnología de inteligencia artificial utilizada en el proceso se basa en un algoritmo 3D de Redes Generativas Antagónicas (3D-GAN por sus siglas en inglés) y el artículo de PLOS ONE describe el protocolo de un estudio experimental prospectivo, cuyo objetivo fue entrenar y validar el sistema de IA para el diseño de prótesis dentales de un solo molar.

Para ello se recopilaron y digitalizaron modelos de dientes dentados maxilares y mandibulares de al menos 250 voluntarios, y los resultados del estudio muestran que gracias a esta tecnología de inteligencia artificial, se podría reconstruir la forma de un diente sano natural y automatizar el proceso de diseño de “dientes postizos” con alta precisión.

«En el estudio preliminar, 3D GAN pudo reconstruir formas similares a los dientes originales en el 60 % de los casos«, explicó el co-investigador Dr. Reinhard Chau. Puntualiza además que a medida que puedan ir añadiendo más información al algoritmo, gracias a la Inteligencia Artificial, este irá madurando y mejorando.

¿Cómo funciona?

Lo único que se necesita es un modelo digital de la dentición del paciente.

A continuación, la combinación de algoritmo e inteligencia artificial aprenden las características del resto de la dentición del paciente

Y así son capaces de generar un «diente postizo» similar a la pieza que falta.

Este nuevo enfoque tiene unas claras ventajas, que destaca el investigador principal, el Dr. Walter Lam: «Esto facilitará el flujo de trabajo del tratamiento para que los dentistas reemplacen un diente faltante, ya que el proceso de preparación y ajuste requerirá un tiempo mínimo y el paciente no necesitará permanecer en la clínica durante muchas horas».

Fuente y estudio completo: Artificial intelligence-designed single molar dental prostheses: A protocol of prospective experimental study.
Reinhard Chun Wang Chau, Ming Chong, Khaing Myat Thu, Nate Sing Po Chu, Mohamad Koohi-Moghadam, Richard Tai-Chiu Hsung, Colman McGrath, Walter Yu Hang Lam.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268535