Künstliche Intelligenz-gesteuerte versus manuelle CBCT-Planung für sofortige Implantatplatzierung

Kurzzusammenfassung

Diese Studie bewertet, ob eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Analyse von KEG-Computertomografie (CBCT)-Scans die klinische Entscheidungsfindung für die sofortige Zahnimplantation in Molaren-Extraktionsstellen unterstützen kann. Wenn ein Molaren gezogen wird, kann die sofortige Platzierung eines Zahnimplantats die Behandlungszeit reduzieren und das umliegende Knochengewebe erhalten. Allerdings ist eine sofortige Implantation nicht immer möglich und hängt von der Anatomie des Extraktionsloches ab, insbesondere vom interradikulären Septum (dem Knochen zwischen den Wurzeln). KEG-Computertomografie-Bilder werden regelmäßig verwendet, um diese Anatomie vor der Operation zu bewerten. Traditionell bewerten Radiologen diese Scans manuell. Kürzlich wurden auf KI basierende Werkzeuge entwickelt, um CBCT-Bilder automatisch zu analysieren. In dieser randomisierten kontrollierten Studie werden Patienten, die eine Molaren-Extraktion und mögliche sofortige Implantation benötigen, in eine von zwei Planungsansätzen zugewiesen: KI-gesteuerte CBCT-Bewertung oder konventionelle manuelle CBCT-Bewertung. Der operierende Chirurg wird das zugewiesene Planungsbericht verwenden, um Behandlungsentscheidungen zu leiten. Das primäre Ergebnis der Studie ist die Machbarkeit der sofortigen Implantation, definiert als erfolgreiche Implantation mit Erreichen der primären Stabilität während der Operation. Sekundäre Ergebnisse umfassen Operationszeit, Notwendigkeit von Änderungen am Behandlungsplan und Implantatstabilitätsmessungen. Ziel dieser Studie ist es zu bestimmen, ob eine KI-assistierte CBCT-Analyse ähnlich gut oder verbessert im Vergleich zur konventionellen manuellen radiologischen Bewertung in der Unterstützung sicherer und effektiver sofortiger Implantation funktioniert.