בינה מלאכותית בתכנון דיגיטלי של השתלות שיניים

בינה מלאכותית (AI) משנה את פני רפואת השיניים המשקמת ובמיוחד את תחום ההשתלות. סקירה זו בוחנת את היישומים העכשוויים של AI בתכנון טרום-כירורגי דיגיטלי של שתלים, כולל רכישת נתונים דיגיטליים, סגמנטציה אוטומטית של ציוני דרך אנטומיים, הצבה וירטואלית של שתלים והערכת פרוגנוזה. הסקירה מדגישה את הפוטנציאל של AI לשיפור דיוק, יעילות ותוצאות קליניות בהשתלת שיניים.

תכנון השתלת שיניים מצריך הערכה מדוקדקת של האנטומיה, צפיפות העצם, מצבי רקמת החניכיים והשיקולים הפרוסתטיים של המטופל. האתגר העיקרי טמון בשילוב נתונים מורכבים ממקורות מרובים – סריקות תוך-פה, הדמיית CBCT, סריקות פנים ותיעוד תנועות לסת. בינה מלאכותית, בעיקר באמצעות למידת מכונה ולמידה עמוקה, מציעה כלים לניתוח מערכות נתונים מורכבות אלו ולאופטימיזציה של אסטרטגיות טיפול עבור מטופלים בודדים.

טכנולוגיות AI משולבות כיום בכל שלבי זרימת העבודה הדיגיטלית. בסורקי פנים, AI מאפשרת זיהוי ומיפוי אוטומטי של ציוני דרך פנים, תיעוד מדויק של פרופורציות פנים, תכנון אסטטי משופר, אינטגרציה עם נתוני CBCT וסריקות תוך-פה, וניתוח חיוך דינמי. בסורקים תוך-פה, אלגוריתמי AI משפרים את דיוק הסריקה על ידי זיהוי ותיעוד אוטומטי של גבולות הכנה, סינון רקמות רכות והפרעות, זיהוי וסגמנטציה של שיניים, וזיהוי מצבי חניכיים ומחלות פריודונטליות. בהדמיית CBCT, רשתות עצביות עמוקות מספקות סגמנטציה אוטומטית של מבני אנטומיה כמו עצמות, שיניים, תעלות עצבים וסינוסים, זיהוי פתולוגיות כגון ציסטות וגידולים, הערכת איכות עצם ותכנון מסלולי שתל אוטומטיים.

סקירת היקף מקיפה שפורסמה ב-2024 ביצעה חיפוש שיטתי ב-5 מאגרי נתונים עד נובמבר 2023. מתוך 1,732 מחקרים ראשוניים, 47 עמדו בקריטריוני הכללה – 39 מחקרים התמקדו ברשתות AI לסגמנטציה מבוססת ציוני דרך אנטומיים ויצירת מטופלים וירטואליים, בעוד 8 מחקרים הוקדשו לרשתות AI להצבה וירטואלית של שתלים. נתונים אלו מדגימים את העניין הגובר בתחום, אך גם את הצורך במחקר נוסף ובאימות קליני מקיף.

AI ממלא תפקיד מכריע בהשגת סגמנטציה מדויקת, יעילת זמן ועקבית של ציוני דרך אנטומיים. האלגוריתמים המבוססים על Deep Learning, בעיקר רשתות עצביות קונבולוציוניות, מסוגלים לזהות באופן אוטומטי את גבולות עצם המקסילה והמנדיבולה, למפות את עצב המנדיבולרי ותעלת הסינוס המקסילרי, לבצע סגמנטציה של שיניים בודדות ושורשיהן, ולזהות סינוסים מקסילריים ופורמנים. מחקרים דיווחו על דיוקים הנעים בין 52.50% ל-79.17% בתמונות CBCT לזיהוי אזורי שן. למרות שיש עוד מקום לשיפור, AI מצליחה כבר להפחית באופן משמעותי את הזמן הנדרש לסגמנטציה ידנית מכמה שעות לכמה דקות.

מערכות AI מציעות דרגות שונות של אוטומציה בתהליך התכנון. תכנון מבוסס כללים משתמש באלגוריתמים המבוססים על הנחיות פרוסתטיות וכירורגיות, מתחשב במבנים אנטומיים קריטיים, ומבצע אופטימיזציה של זווית, עומק וקוטר השתל. למידת מכונה מפוקחת מאמנת את המערכת על מקרים קליניים מוצלחים, מחזה מיקומי שתל אופטימליים בהתבסס על דפוסים שנלמדו, ומשווה את התוצאות מול תכנונים של מומחים. מחקר שפורסם ב-2024 הדגים שימוש בטכנולוגיות מבוססות למידה עמוקה לזיהוי שתלים בתמונות פנורמיות עם דיוק יוצא דופן. עם זאת, נכון לעכשיו, אוטומציה מלאה של תהליך ההצבה הוירטואלית טרם תועדה ואומתה מדעית. סקירה של 12 יישומי תוכנה נפוצים לתכנון שתלים הראתה שרק 6 מהם כללו לפחות שלב אוטומטי אחד מלא, ואף אחד לא החזיק בפרוטוקול תכנון שתלים אוטומטי לחלוטין.

אלגוריתמים של AI משולבים גם במערכות תכנון כירורגי סטטיות ליצירת מדריכים כירורגיים מודפסים תלת-ממדיים. התהליך כולל רכישת נתונים תלת-ממדיים דרך סריקות תוך-פה ו-CBCT, סגמנטציה ויישור אוטומטי במודלים תלת-ממדיים של המטופל, תכנון וירטואלי של מיקום השתל וייצור מדריך כירורגי מותאם אישית. מחקרים דיווחו על שיעורי דיוק של עד 98.5% בהצבת שתלים מונחית מחשב. פרוטוקול חדשני המשלב AI ומציאות מעורבת פורסם ב-2024, המאפשר הדפסת הולוגרפיה של מודלים תלת-ממדיים למטופל, תכנון ניתוח שתלים דרך הולוגרפיה בסביבת תכנון תלת-ממדית אותנטית ללא שימוש בתוכנת רדיולוגיה, עם דיוק קליני מקובל וסטיות קלות בלבד.

מעבר לתכנון בסיסי, רשתות עצביות עמוקות מסוגלות לנתח צפיפות עצם מתמונות CBCT, לחזות יציבות ראשונית של השתל ולזהות אזורים הדורשים השתלת עצם. אלגוריתמי AI יכולים גם לזהות את סוג השתל והיצרן מתמונות רדיוגרפיות, לסייע בתכנון פרוסתטי ולזהות סיבוכים פרי-שתליים. במישור החיזוי, מודלים של למידת מכונה מסוגלים לחזות שיעורי הצלחה של שתלים בהתבסס על גורמי סיכון למטופל, סיבוכים פוטנציאליים, תוצאות ארוכות טווח וזמני ריפוי.

היתרונות של שימוש ב-AI בתכנון השתלות כוללים דיוק משופר והפחתת שגיאות אנוש בסגמנטציה ותכנון, יעילות זמן וקיצור זמן תכנון מכמה שעות לדקות, עקביות בתוצאות ללא תלות בניסיון הקלינאי, התאמה אישית ותכנון אופטימלי לכל מטופל בנפרד, ולמידה מתמדת ושיפור מתמיד על סמך נתונים קליניים חדשים.

למרות הפוטנציאל העצום, קיימים אתגרים משמעותיים. ראשית, קיים מחסור באימות מדעי וקליני נרחב, צורך במחקרי RCT גדולים והערכת תוצאות ארוכות טווח. שנית, ישנם שיקולי רגולציה – צורך באישורי FDA/CE לשימוש קליני, סוגיות פרטיות ונתונים ואחריות משפטית בטעויות AI. שלישית, קיימות מגבלות טכנולוגיות כמו דרישות חומרה וחישוב גבוהות, תלות באיכות נתוני הקלט, והסברות ושקיפות האלגוריתמים. לבסוף, אינטגרציה קלינית דורשת עלויות הטמעה ראשוניות, הכשרת צוות ושינויים בזרימת עבודה קיימת.

כיווני מחקר עתידיים כוללים פיתוח מערכות תכנון אוטומטיות לחלוטין עם אימות קליני, שימוש ב-Generative AI לסימולציה של תוצאות טיפול, אופטימיזציה של אסטרטגיות טיפול על סמך למידה מחוזקת, אינטגרציה של נתונים מולטי-מודליים מדימות, גנטיקה וקליניקה, ופיתוח מודלי AI מסבירים השקופים ומספקים הסבר להחלטות.

בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בתכנון השתלות דנטליות ומציעה כלים חדשניים לשיפור הדיוק, היעילות והתוצאות הקליניות. עם זאת, חשוב להדגיש שכרגע AI משמשת ככלי מסייע ולא כתחליף לשיקול הדעת הקליני. הקלינאי נותר אחראי להחלטה הסופית ולאימות תוכנית הטיפול. מומלץ להשתמש ב-AI ככלי עזר לקבלת החלטות ולא כתחליף, לאמת תמיד את התוצאות האוטומטיות, לשמור על עדכון מקצועי מתמיד ולשקול מגבלות ואתגרים בהטמעת הטכנולוגיה.

בעוד שהטכנולוגיה עדיין נמצאת בשלבי פיתוח והטמעה, הפוטנציאל שלה לשנות את תרגול ההשתלות הדנטליות הוא עצום. המפתח להטמעה מוצלחת טמון באימות מדעי קפדני, פיתוח פרוטוקולים סטנדרטיים והכשרה מקצועית מתאימה. העתיד של רפואת השיניים המשקמת יהיה ככל הנראה שילוב של מומחיות קלינית אנושית וכלים טכנולוגיים מבוססי AI, שיחד יספקו טיפול אופטימלי למטופלים.

1. Elgarba BM, Fontenele RC, Tarce M, Jacobs R. Artificial intelligence serving pre-surgical digital implant planning: A scoping review. J Dent. 2024;143:104896.

2. Revilla-León M, Gómez-Polo M, Sailer I, Kois JC, Rokhshad R. An overview of artificial intelligence based applications for assisting digital data acquisition and implant planning procedures. J Esthet Restor Dent. 2024. Early View.

3. The Role and Applications of Artificial Intelligence in Dental Implant Planning: A Systematic Review. Bioengineering MDPI. 2024;11(8):778.

4. Mangano FG, Yang KR, Lerner H, Admakin O, Mangano C. Artificial intelligence and mixed reality for dental implant planning: A technical note. Clin Implant Dent Relat Res. 2024;26(5):942-953.

5. Karnik AP, Chhajer H, Venkatesh SB. Transforming Prosthodontics and oral implantology using robotics and artificial intelligence. Front Oral Health. 2024;5:1442100.

6. Rokaya D, Al Jaghsi A, Jagtap R, Srimaneepong V. Artificial intelligence in dentistry and dental biomaterials. Front Dent Med. 2024;5:1525505.

7. Artificial Intelligence in Reconstructive Implant Dentistry—Current Perspectives. J Clin Med. 2024;6(4):54.

8. Arjumand B. The application of artificial intelligence in restorative dentistry: A narrative review. Saudi Dent J. 2024;36(6):835-840.

9. Artificial intelligence (AI) in restorative dentistry: current trends and future prospects. BMC Oral Health. 2025.

10. Grischke J, Johannsmeier L, Eich L, Griga L, Haddadin S. Dentronics: towards robotics and artificial intelligence in dentistry. Dent Mater. 2020;36(6):765-778.