El esquema de los desafíos en rasgos maxilofaciales altamente variables versus multicuantificaciones inteligentes generalizadas. Crédito: BME Fronteras (2024). DOI: 10.34133/bmef.0054
un estudio publicado en BME Fronteras ha presentado un novedoso modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de cuantificar múltiples rasgos maxilofaciales con notable precisión y paridad demográfica. La investigación fue realizada por un equipo de expertos que incluía a Zhuofan Chen, Xinchun Zhang, Zetao Chen y sus colegas del Hospital de Estomatología de la Escuela de Estomatología de Guanghua.
La región maxilofacial abarca la mandíbula, la cara y las estructuras asociadas, y su cuantificación precisa es crucial para diversas aplicaciones clínicas, incluida la colocación de implantes dentales, el tratamiento de ortodoncia y la cirugía craneofacial.
Los métodos tradicionales se basan en mediciones manuales, que pueden ser subjetivas y llevar mucho tiempo. Para abordar estas limitaciones, el equipo de investigación desarrolló un modelo de IA que cuantifica de forma automática y precisa los rasgos maxilofaciales.
El modelo de IA aprovecha técnicas de aprendizaje profundo, específicamente la arquitectura ResNeXt-101, para analizar imágenes tridimensionales (3D) de la región maxilofacial. El modelo se entrena con un gran conjunto de datos de imágenes 3D, lo que le permite aprender los patrones complejos y las variaciones anatómicas presentes en la región maxilofacial.
El modelo resultante es capaz de cuantificar múltiples rasgos maxilofaciales, incluidos los índices de longitud y anchura del hueso alveolar, que son esenciales para determinar la extensión del hueso alveolar y el grado de estabilidad primaria para la colocación de implantes dentales.
Una innovación clave de este estudio es la introducción de la estrategia basada en la paridad demográfica. El equipo de investigación reconoció que los factores demográficos, como el sexo, la edad y el estado de los dientes, podrían introducir sesgos en las predicciones del modelo de IA. Para mitigar este riesgo, el equipo llevó a cabo un exhaustivo proceso de auditoría de modelos para identificar y abordar atributos demográficos sensibles. Luego, los atributos sensibles se utilizaron para renovar el conjunto de datos y los modelos, asegurando que las predicciones del modelo de IA sean justas e imparciales.
Los resultados del estudio demuestran la alta correlación y coherencia del modelo de IA con las mediciones de los médicos. Los diagramas de Bland-Altman y los diagramas de dispersión presentados en el estudio muestran que las predicciones del modelo de IA son muy precisas, con una variación mínima con respecto a las mediciones de los médicos. Este acuerdo valida la confiabilidad y precisión del modelo de IA, posicionándolo como una herramienta valiosa para la cuantificación de rasgos maxilofaciales.
A medida que el campo de la IA continúa evolucionando, es probable que el modelo de IA presentado en este estudio se perfeccione y mejore aún más. Con la investigación y el desarrollo en curso, las aplicaciones potenciales de esta tecnología son ilimitadas. Desde planes de tratamiento personalizados hasta herramientas de diagnóstico avanzadas, el futuro de la estomatología parece cada vez más brillante gracias al uso innovador de la inteligencia artificial.
Más información:
Mengru Shi et al, Cuantificación múltiple de rasgos maxilofaciales mediante un modelo de IA basado en la paridad demográfica, BME Fronteras (2024). DOI: 10.34133/bmef.0054
Proporcionado por BME Fronteras
Citación: Rasgos maxilofaciales de cuantificación múltiple mediante un modelo de IA basado en paridad demográfica (2024, 15 de noviembre) obtenido el 15 de noviembre de 2024 de https://medicalxpress.com/news/2024-11-multi-quantifying-maxillofacial-traits-demographic.html
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