La inteligencia artificial puede ayudar a predecir los resultados del tratamiento con implantes
Un equipo interdisciplinario de investigadores ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático. El objetivo predecir el resultado del tratamiento quirúrgico para pacientes con periimplantitis.
A medida que los implantes dentales se convierten en una modalidad de tratamiento cada vez más común para los pacientes edéntulos, es cada vez más importante comprender sus posibles efectos secundarios.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A IMPLANTES
Un equipo de investigación estadounidense ha desarrollado un novedoso algoritmo de aprendizaje automático para ayudar a los odontólogos a predecir mejor el riesgo de que sus pacientes con implantes desarrollen periimplantitis.
¿QUÉ ES LA PERIIMPLANTITIS?
El estudio fue realizado por un equipo interdisciplinario distribuido en la Universidad de Michigan, la Universidad Estatal de Michigan y la Escuela de Medicina Dental de Harvard.
Según los investigadores, la periimplantitis afecta las tasas de éxito a largo plazo de al menos el 25% de los implantes dentales, ya que la inflamación conduce a la pérdida del hueso de soporte.
En general, se encontró que cantidades más altas de tipos de células inmunes asociadas con el control microbiano estaban fuertemente correlacionadas con mejores resultados clínicos.
¿SE PUEDE CURAR LA PERIIMPLANTITIS?
Según el Dr. Jeff Wang, los resultados mejoraron enormemente la comprensión del equipo de investigación sobre la naturaleza de la periimplantitis y ayudan a comprender mejor cómo brindar atención de calidad .
«La aplicación clínica más directa de este estudio será ayudar a predecir el resultado de la terapia regenerativa quirúrgica para la periimplantitis«, dijo Wang.
“Cuando un paciente tiene una periimplantitis grave, es difícil tomar una decisión sobre si tratar o retirar el implante. La terapia regenerativa es importante; reconstruir el hueso y reemplazar el implante también es un desafío ”, agregó.
«Por lo tanto, la información de pronóstico puede ser muy útil para determinar cuál es el mejor curso de tratamiento para cada paciente en particular».
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