Prótesis dentales de un solo diente diseñadas con inteligencia artificial
29 de septiembre de 2025 actualizado por: Prof. Walter Y.H. Lam, The University of Hong Kong
Inteligencia Artificial en Prostodoncia - Diseño de Prótesis Dentales Maxilares Unidentales
La pérdida de dientes es común y como consecuencia deteriora la salud y la calidad de vida del paciente.
Las prótesis dentales tienen como objetivo restaurar la apariencia y las funciones de los pacientes mediante el reemplazo de los dientes perdidos.
Las prótesis dentales (biomiméticas) deben adoptar la morfología oclusal y la posición 3D de los dientes naturales sanos.
A pesar de que el software de diseño asistido por computadora (CAD) está disponible para diseñar prótesis dentales, todavía se requiere un tiempo clínico considerable para adaptar las prótesis dentales a la oclusión de los pacientes (relación de diente a diente).
Los dientes de un sujeto individual están genéticamente controlados y expuestos a un entorno oral mayoritariamente idéntico, por lo tanto, la morfología oclusal y la posición 3D de los dientes están interrelacionadas.
Se plantea la hipótesis de que la inteligencia artificial (IA) puede automatizar el diseño de prótesis dentales de un solo diente a partir de las características de la dentición restante.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Objetivos:
- Comparar cuatro métodos/algoritmos de aprendizaje profundo en la interpretación y el aprendizaje de las características de los modelos 3D;
- Comparar el sistema de IA con modelo de diente maxilar solo con modelos maxilares y mandibulares (antagonistas);
- Comparar la morfología oclusal y la posición 3D de las prótesis dentales de un solo diente diseñadas por IA entrenada y por técnicos dentales.
Métodos:
Primero, los investigadores recolectarán 200 modelos de dientes dentados maxilares como modelos de entrenamiento. La IA aprenderá la relación entre los dientes individuales y el resto de la dentición utilizando la Red Adversaria Generativa (GAN) 3D siguiendo métodos/algoritmos de aprendizaje profundo:
Grupo 1) Basado en Voxel; Grupo 2) Basado en vistas; Grupo 3) Basado en puntos; y Grupo 4) Métodos de fusión. Los investigadores recolectarán otros 100 modelos maxilares que sirvan como modelos de validación. Los investigadores extraerán un diente (actuará como control) en cada modelo. Luego, los investigadores evaluarán estos algoritmos de aprendizaje profundo para predecir la morfología oclusal y la posición 3D de un solo diente faltante.
En segundo lugar, los investigadores evaluarán la necesidad del modelo antagonista para predecir la morfología oclusal y la posición 3D de un solo diente faltante en 100 modelos de validación:
Grupo i) solo modelo maxilar y Grupo ii) con modelo antagonista utilizando el algoritmo de aprendizaje profundo probado en el objetivo (1).
En tercer lugar, los investigadores analizarán la posición geométrica, morfométrica y 3D de las prótesis dentales diseñadas por:
Grupo a) el sistema de IA entrenado; Grupo b) técnicos dentales sobre los modelos físicos; y Grupo c) técnicos dentales que utilicen software CAD. Los investigadores compararán estos dientes con los dientes naturales correspondientes (control) en 100 modelos de validación.
Además, los investigadores analizarán el tiempo requerido para el diseño del diente en estos grupos como resultado secundario.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
250
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Sai Ying Pun, Hong Kong
- Prince Philip Dental Hospital
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
- Pacientes atendidos/que asisten al Hospital Dental Prince Philip
- Estudiantes de pregrado de odontología de la Facultad de Odontología de la Universidad de Hong Kong
Descripción
Criterios de inclusión:
- Sujetos con suficiente dentición presente para la determinación del plano oclusal superior
- Sujetos con más de 12 pares oclusivos y posición intercuspídea estable
- Sujetos con restauraciones dentales que no alteraron groseramente su morfología
- Sujetos que no se sometieron a un tratamiento de ortodoncia y/o no tenían dientes que rotaran más de 45 grados y/o se desplazaran más de 1,5 mm
- Sujetos que son de ascendencia cantonesa.
Criterio de exclusión:
- Sujetos con enfermedad periodontal en la que existe migración dentaria patológica y alteración del plano oclusal.
- Sujetos que son menores de 18 años y no pueden dar su consentimiento.
- Sujetos con restauraciones dentales extensas que afecten la morfología.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Control de caso
- Perspectivas temporales: Transversal
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Control
Modelo original de dientes maxilares en 3D de sujetos que cumplen los criterios de inclusión/exclusión
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Prueba
Modelo 3D de dientes maxilares de sujetos que cumplen los criterios de inclusión/exclusión. El primer molar derecho (FDI número 16) se extraerá en la computadora y luego se diseñará mediante un sistema de inteligencia artificial (IA). El sistema de IA será entrenado por
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Primer molar maxilar derecho será removido en la computadora y será diseñado por sistema de inteligencia artificial
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Posición 3D del diente
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 25 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 6 meses
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El centro de un diente determinado automáticamente por computadora
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El resultado se medirá cuando el 25 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 6 meses
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Posición 3D del diente
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 50 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 12 meses
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El centro de un diente determinado automáticamente por computadora
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El resultado se medirá cuando el 50 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 12 meses
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Posición 3D del diente
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 75 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 18 meses
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El centro de un diente determinado automáticamente por computadora
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El resultado se medirá cuando el 75 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 18 meses
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Posición 3D del diente
Periodo de tiempo: El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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El centro de un diente determinado automáticamente por computadora
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El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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Morfología oclusal del diente.
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 25 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 6 meses
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Las cúspides (punto más alto) y la fosa (punto más bajo) de la superficie oclusal
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El resultado se medirá cuando el 25 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 6 meses
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Morfología oclusal del diente.
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 50 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 12 meses
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Las cúspides (punto más alto) y la fosa (punto más bajo) de la superficie oclusal
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El resultado se medirá cuando el 50 % de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 12 meses
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Morfología oclusal del diente.
Periodo de tiempo: El resultado se medirá cuando el 75% de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 18 meses
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Las cúspides (punto más alto) y la fosa (punto más bajo) de la superficie oclusal
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El resultado se medirá cuando el 75% de los modelos de entrenamiento hayan sido estudiados por IA, hasta 18 meses
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Morfología oclusal del diente.
Periodo de tiempo: El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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Las cúspides (punto más alto) y la fosa (punto más bajo) de la superficie oclusal
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El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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Tiempo dedicado al diseño de laboratorio y a la entrega clínica de prótesis dentales
Periodo de tiempo: El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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Tiempo (en minutos) dedicado a a) diseño y b) entrega de prótesis dentales
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El resultado se medirá después de todo el entrenamiento, en el que se entrenó a la IA del 100 % de todos los modelos, hasta 24 meses
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Walter Lam, BDS, MDS, The University of Hong Kong
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. The orientation of the occlusal plane in Cantonese patients. J Dent. 1986 Dec;14(6):262-5. doi: 10.1016/0300-5712(86)90034-5. No abstract available.
- Chow TW, Clark RK, Cooke MS. Errors in mounting maxillary casts using face-bow records as a result of an anatomical variation. J Dent. 1985 Dec;13(4):277-82. doi: 10.1016/0300-5712(85)90021-1. No abstract available.
- Lam WY, Hsung RT, Choi WW, Luk HW, Pow EH. A 2-part facebow for CAD-CAM dentistry. J Prosthet Dent. 2016 Dec;116(6):843-847. doi: 10.1016/j.prosdent.2016.05.013. Epub 2016 Jul 28.
- Lam WYH, Hsung RTC, Choi WWS, Luk HWK, Cheng LYY, Pow EHN. A clinical technique for virtual articulator mounting with natural head position by using calibrated stereophotogrammetry. J Prosthet Dent. 2018 Jun;119(6):902-908. doi: 10.1016/j.prosdent.2017.07.026. Epub 2017 Sep 29.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de septiembre de 2021
Finalización primaria (Actual)
1 de septiembre de 2024
Finalización del estudio (Actual)
30 de mayo de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
9 de septiembre de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
22 de septiembre de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
27 de septiembre de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
3 de octubre de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
29 de septiembre de 2025
Última verificación
1 de septiembre de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- UW 20-848
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
Todavía no hay un plan para compartir IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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