בשנים האחרונות נכנסת הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence – AI) באופן מואץ לעולם רפואת השיניים, ובמיוחד לתחום ההשתלות הדנטליות. אחת היישומים המבטיחים ביותר היא היכולת של מערכות AI לנתח הדמיות CBCT (Cone Beam Computed Tomography) ולהפיק מהן תובנות מבוססות-מידע לצורך חיזוי הצלחת שתלים. יכולות אלו נשענות על שילוב של ניתוח תמונה אוטומטי, למידת מכונה (Machine Learning), ולמידה עמוקה (Deep Learning), המאפשרות למחשב לזהות דפוסים מורכבים ולבצע הערכות פרוגנוסטיות תוך התאמה לפרמטרים אינדיבידואליים של כל מטופל.

מערכות AI הפועלות כיום בתחום זה מסוגלות לנתח אלפי פרמטרים מתוך סריקות CBCT, כולל צפיפות עצם מדויקת (Bone Mineral Density – BMD), גובה ורוחב רכס, יחס של העצם הקורטיקלית לעומת הספונגיוזה, קרבת מבנים אנטומיים כמו תעלת העצב המנדיבולרי או רצפת הסינוס, והיסטוריית טיפולים דנטליים קודמים. על בסיס ניתוח זה, ניתן להעריך את הסבירות להשגת אוסאואינטגרציה יציבה לאורך זמן, את רמת הסיכון לפרי-אימפלנטיטיס, וכן את ההתאמה להעמסה מיידית.

במספר מחקרים עדכניים הודגם כי מערכות בינה מלאכותית הצליחו לחזות הצלחת שתל ברמת דיוק של מעל 90% כאשר ניתנו להן הדמיות CBCT בשילוב נתונים קליניים כמו גיל המטופל, מצב סיסטמי, היגיינת הפה, ועישון. במחקרם של Lee וחב' (2021), פותחה מערכת מבוססת רשת נוירונים עמוקה (Convolutional Neural Network – CNN), אשר הצליחה לזהות אזורי עצם המתאימים להשתלה עם רמת התאמה לרופא מומחה של כ-94%, ואף חיזתה מראש סיכוי גבוה לסיבוכים באתרים מרובי ספיגה.

יתרון נוסף של מערכות AI הוא ניטרול משתנים סובייקטיביים והפחתת טעויות אנוש. כך למשל, הערכת צפיפות עצם לפי מדדים גריי-סקייל ב-CBCT, הנעשית באופן ידני על ידי רופאים, אינה תמיד מדויקת או אחידה. לעומת זאת, מערכת לומדת יכולה לנתח אלפי פיקסלים ברזולוציה גבוהה ולספק מפת צפיפות מדויקת ואחידה לאתר השתל. יכולת זו תורמת לקבלת החלטה מושכלת לגבי סוג השתל, זווית ההחדרה, הצורך בשיקום עצם מקדים, והתאמה להעמסה מיידית או מושהית.

כמו כן, מערכות אלו ניתנות לשילוב עם תכנון כירורגי מונחה מחשב (Computer-Guided Implant Surgery), ובכך יוצרות שרשרת תכנון מקיפה מהדמיה ועד ניתוח בפועל. חלק מהמערכות מסוגלות כיום להציע פרוטוקול טיפולי מותאם אישית, כולל המלצה על קוטר ואורך השתל, מיקום אופטימלי, ותחזית פרוגנוסטית המבוססת על אלפי מקרים דומים שנלמדו על ידי המערכת.

מבחינת יישום פרקטי, מספר חברות כבר משלבות AI בתוך תוכנות הדמיה מסחריות (כגון Diagnocat, Pearl, או Overjet), ומאפשרות לרופא לקבל תובנות תוך דקות, גם ללא ניסיון רב בפרשנות CBCT. במקביל, מתבצעת עבודה רגולטורית וקלינית נרחבת לקביעת סטנדרטים לאיכות הנתונים, שמירת פרטיות, ואמינות ההמלצות האוטומטיות.

עם זאת, יש לציין כי מערכות אלו אינן תחליף לשיקול דעת קליני, אלא כלי עזר מתקדם. השימוש ב-AI מחייב בדיקה ביקורתית, אימות מול ההקשר הקליני הכולל, ומיומנות מקצועית בהבנת מגבלות הטכנולוגיה.

לסיכום, מערכות בינה מלאכותית לניתוח הדמיות CBCT מהוות פריצת דרך משמעותית בתחום תכנון ההשתלות. יכולתן לנתח פרמטרים מורכבים ולחזות הצלחת שתלים לפי מאפיינים אישיים מאפשרת מעבר מתכנון סטנדרטי לרפואה מותאמת אישית, תוך שיפור הבטיחות, היעילות והפרוגנוזה של טיפולי ההשתלה הדנטלית.

ביבליוגרפיה

  1. Lee JH, Kim DH, Jeong SN, Choi SH. Prediction of dental implant prognosis using machine learning algorithms. J Periodontal Implant Sci. 2021;51(1):10–20.
  2. Park W, Lee J, Kim Y. Deep learning applications in dental implant planning: current trends and future perspectives. Int J Oral Maxillofac Implants. 2022;37(2):e35–e44.
  3. Marda V, et al. Artificial intelligence in implant dentistry: a review. J Dent Sci. 2023;18(1):15–24.
  4. Ahmad M, et al. AI-based interpretation of CBCT images: accuracy and clinical relevance in implant planning. Clin Oral Investig. 2022;26(3):2543–2552.
  5. Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial intelligence in dentistry: chances and challenges. J Dent Res. 2020;99(7):769–774.
  6. Jha N, Kothari M. Application of convolutional neural networks in identifying implant success from CBCT scans. Comput Biol Med. 2021;139:104944.
  7. Pearl AI. Automated radiographic diagnostics and treatment planning with artificial intelligence. White Paper. 2023.
  8. DiagnoCat. AI-enhanced CBCT diagnostics for implantology. Clinical Guide. 2023.