A inteligência artificial pode automatizar o design de próteses biomiméticas de um único dente

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A inteligência artificial pode automatizar o design de próteses biomiméticas de um único dente

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Em um estudo experimental recente, pesquisadores de Hong Kong demonstraram que seu sistema de IA poderia gerar o desenho de um molar (vermelho) com base nas características da dentição restante (cinza escuro). (Imagem: HKU)

HONG KONG: Mesmo com o suporte da moderna tecnologia CAD/CAM, a criação de uma prótese dentária IAnda é bastante demorada, resultando em mIAs tempo na cadeira e altos custos para os pacientes. Para facilitar o projeto de coroas de molares, pesquisadores da Faculdade de Odontologia da Universidade de Hong Kong (HKU) e do Departamento de Ciência da Computação da Chu HIA College of Higher Education em Hong Kong colaboraram para desenvolver uma nova abordagem usando inteligência artificial (IA).

Quando perguntado sobre o que inspirou a pesquisa, o autor principal, Dr. Walter Yu Hang Lam, professor assistente clínico em prótese dentária na Divisão de Ciências Odontológicas Restauradoras da HKU, disse ao Dental Tribune International: prótese. Portanto, no currículo odontológico, uma proporção significativa de tempo é dedicada à teoria da oclusão e ao treinamento clínico para fornecer uma prótese dentária que se ajuste à boca do paciente. Meus colegas e eu esperávamos descobrir uma solução para melhorar a eficiência do tratamento e a experiência do paciente.”

Para restaurar a aparência original do paciente, a função mastigatória e a saúde bucal geral, as próteses dentárias devem ter a mesma morfologia oclusal e posição 3D dos dentes naturIAs. Estes podem ser deduzidos para um dente perdido daqueles da dentição circundante porque os dentes de um indivíduo são todos controlados pelo mesmo conjunto de genes e expostos ao mesmo ambiente oral. Os pesquisadores levantaram a hipótese de que a IA poderia, assim, gerar o design de uma prótese de um único dente com base nas características da dentição restante.

A equipe de pesquisa usou uma abordagem de aprendizado de máquina chamada de rede adversarial generativa (GAN) para treinar e validar seu sistema de IA e testou-o em 175 participantes. O sistema foi capaz de reconstruir a forma de um dente natural e automatizar o processo de desenho de próteses dentárias com base apenas no modelo digital da dentição do paciente.

“O algoritmo 3D GAN foi selecionado devido ao seu desempenho superior na reconstrução de objetos 3D em comparação com outros algoritmos de IA. No estudo preliminar, o 3D GAN foi capaz de reconstruir formas semelhantes aos dentes originIAs em 60% dos casos. Espera-se que amadureça com mIAs dados de treinamento de IA”, comentou o coautor Dr. Reinhard Chun Wang Chau, assistente de pesquisa na Divisão de Ciências OrIAs Restauradoras e de Ciências OrIAs Aplicadas e Cuidados Dentários Comunitários da HKU, em um comunicado à imprensa. Para pesquisas futuras, a equipe propõe investigar se a presença de dentes opostos ajudará a IA a gerar um dente mIAs natural.

Questionado sobre as vantagens deste método para profissionIAs de odontologia e pacientes, o Dr. Lam disse: “É menos demorado para ambos. Os dentistas gastarão menos tempo no registro das relações mandibulares e no ajuste da cadeira, facilitando muito todo o processo de tratamento e permitindo que eles atendam mIAs casos”.

Ele continuou: “Os pacientes gastarão menos tempo e dinheiro no tratamento. Além disso, as próteses dentárias que recebem se encIAxam melhor na dentição restante e, portanto, são menos propensas a causar problemas na mandíbula”.

De acordo com Lam, o grupo de pesquisa espera disponibilizar a tecnologia de IA para profissionIAs de odontologia nos próximos cinco anos, depois de testar sua precisão em cenários simulados e clínicos. Além disso, os pesquisadores acreditam que o método pode ser aplicado na fabricação de coroas para outros dentes e de restaurações multiunitárias no futuro.

O estudo, intitulado “Artificial intelligence-designed single molar dental prostheses: A protocol of prospective experimental study”, foi publicado on-line em 2 de junho de 2022 no PLOS ONE.

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