¿La IA realmente mejora el tratamiento de ortodoncia? Un nuevo ECA dice «Quizás»
Los avances en la ortodoncia asistida por IA parecen estar acelerándose. Son tiempos apasionantes para el futuro de la ortodoncia; sin embargo, se han realizado pocas investigaciones sobre los efectos de la IA en la calidad del tratamiento de ortodoncia. Este nuevo estudio es un gran primer paso hacia una investigación de alta calidad en esta área.
Antes de continuar con mi discusión sobre este artículo, me gustaría señalar que no publiqué publicaciones durante las últimas dos semanas porque estaba de vacaciones fantásticas en la Isla de Skye en Escocia. Además de darme un respiro, el acceso a Internet era bastante deficiente en el lugar donde estábamos alojados, en una zona remota de la isla.
Los autores de este artículo señalaron que la odontología digital está afectando significativamente nuestros métodos de tratamiento. Cuando estos se combinan con la Inteligencia Artificial, existen enormes oportunidades para brindar nuestra atención.
Un equipo de China y Malasia realizó este estudio. La revista PLOS ONE publicó el artículo.
¿Qué preguntaron?
ellos querían
«Compare la ortodoncia digital asistida por IA con la terapia con aparatos fijos convencionales utilizando la reducción porcentual en la puntuación PASS como criterio de valoración principal».
¿Qué hicieron?
Llevaron a cabo un ensayo controlado aleatorio, de grupos paralelos y de un solo centro. El PICO fue
Partícipes
140 pacientes de ortodoncia con maloclusión clase I
Intervención.
Este era un flujo de trabajo digital asistido por IA. Constaba de un conjunto de herramientas asistidas por IA integradas en el software de planificación 3D y la plataforma Dental Monitoring. Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la segmentación de dientes, la identificación de puntos de referencia, la estimación de la forma del arco y las simulaciones preliminares del movimiento de los dientes. Luego, los resultados se utilizaron para informar la planificación del tratamiento. Sin embargo, todas las interpretaciones diagnósticas finales y prescripciones de movimiento fueron determinadas por los ortodoncistas tratantes.
Fabricaron soportes personalizados para el lado del sillón mediante impresión 3D.
En el tratamiento de los pacientes se utilizó la monitorización remota con Dental Monitoring. Esto detectó problemas como falla del bracket, desplazamiento del alambre, acumulación de placa o irritación de los tejidos blandos. Si se activaban alertas basadas en umbrales, los médicos revisaban las imágenes y organizaban visitas clínicas más tempranas cuando era necesario.
Control
Este grupo de pacientes fue tratado con ortodoncia convencional. Se utilizaron radiografías panorámicas y cefalogramas laterales para el diagnóstico y la planificación del tratamiento, y todos los pacientes fueron tratados con aparatos de borde preajustados con ranura de 0,022 pulgadas. Las citas de seguimiento se programaron a intervalos de cuatro semanas.
Un equipo de ortodoncistas certificados, cada uno con al menos cinco años de experiencia clínica, llevó a cabo el tratamiento.
Resultado
El resultado primario fue la reducción porcentual en el Calificación de evaluación de pares (PAR) desde el inicio hasta la finalización del tratamiento.
Realizaron un cálculo claro del tamaño de la muestra, que indicó que se necesitaban 140 participantes para participar en el estudio.
Utilizaron una secuencia de asignación al azar preparada previamente con asignación al azar en bloques y ocultaron la asignación mediante sobres cerrados y numerados secuencialmente. Estos fueron preparados por un asistente de investigación que no participó en el reclutamiento o la evaluación de los participantes. Los sobres fueron abiertos por un médico tratante sólo después de que se habían completado todas las mediciones iniciales. No fue posible cegar a los pacientes ni a los operadores respecto de la asignación de grupos, pero los datos se analizaron de forma ciega.
Finalmente, llevaron a cabo análisis univariados y multivariados apropiados.
¿Qué encontraron?
140 pacientes fueron asignados al azar en una proporción de uno a uno a las intervenciones. Todos los participantes recibieron la intervención asignada y completaron el tratamiento.
Al inicio del tratamiento, no hubo diferencias importantes entre los dos grupos.
Cuando se examinaron las puntuaciones de PAR, disminuyeron en ambos grupos, con una puntuación posterior al tratamiento más baja en el grupo digital y de IA. La puntuación PAR final media para el grupo de IA fue de 4,88 puntos, con una desviación estándar de 4,45. Para el grupo convencional, la media fue 7,81, con una desviación estándar de 0,7. Esto resultó en una diferencia media de -2,93 (IC 95: -3,13 a -2,73). Estas diferencias fueron estadísticamente significativas.
Otra forma de interpretar las puntuaciones PAR es considerar una reducción del 70 % como un “gran cambio” en la puntuación. La proporción de participantes que lograron esto fue del 82,9% en el grupo de IA y del 50% en el grupo convencional.
El paso final en el análisis estadístico fue un análisis de regresión destinado a identificar predictores independientes de mejora en las puntuaciones PAR. El factor más significativo fue la modalidad de tratamiento, seguido de la edad del paciente y las puntuaciones PAS iniciales.
Sus conclusiones generales fueron
«El flujo de trabajo de ortodoncia digital asistido por IA produjo mejoras a corto plazo estadísticamente significativas y clínicamente interpretables en las puntuaciones de PAR en comparación con los aparatos fijos. Estos beneficios probablemente reflejan la influencia combinada de imágenes de alta precisión, fabricación de aparatos personalizados y monitoreo respaldado por IA. No pueden atribuirse solo a la IA».
Los autores señalaron un punto importante. La intervención no se limitó a la IA. De hecho, probaron simultáneamente imágenes mejoradas, personalización de dispositivos, monitoreo remoto e integración del flujo de trabajo.
¿Qué pensé?
No es frecuente que me encuentre con una publicación muy bien ejecutada y bien escrita. Este fue el caso de este estudio, que fue publicado en una muy buena revista de acceso abierto. El equipo de estudio siguió una metodología de ensayo aleatorio estandarizada y clara, y el ensayo se llevó a cabo muy bien.
Sus hallazgos fueron interesantes y mostraron una diferencia entre las dos intervenciones. Como de costumbre, debemos considerar si estos son clínicamente significativos. Cuando miré los puntajes PAR brutos y las diferencias en la finalización entre los dos grupos, las diferencias estaban solo en la región de 2-3 puntos PAR. Estos no son clínicamente significativos, aunque sí lo fueron estadísticamente.
Sin embargo, fue interesante ver que una proporción mucho mayor de casos tratados con mecánica asistida por IA se clasificaron como muy mejorados. Como resultado, sus conclusiones son bastante sólidas.
El equipo de estudio destacó algunas deficiencias en su estudio. En primer lugar, observaron que el tratamiento se evaluaba al final del tratamiento activo. Pensé que esto era completamente razonable y reflejaba una práctica común en los estudios de índices oclusales. También señalaron que se trataba de un estudio de un solo centro. Si bien esto puede reducir la generalización, aún nos proporciona información muy útil.
Sin embargo, cuando considero los hallazgos de este estudio, no puedo evitar sentir que me hubiera gustado ver alguna información sobre la duración general del tratamiento. Estoy seguro de que esto influiría en los resultados finales del tratamiento. También nos proporcionaría información muy útil sobre si el tratamiento asistido por IA fue de menor duración. El equipo de estudio señaló esto y sugirió que se realizaran estudios a mayor escala. Este estudio es un excelente punto de partida para planificar futuros estudios.
Creo que todos deberíamos esperar más estudios en esta interesante área, ya que es muy probable que influya en el futuro del tratamiento de ortodoncia.
Profesor Emérito de Ortodoncia, Universidad de Manchester, Reino Unido.