Autore: Giulia Gori
L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando l’odontoiatria grazie alla sua capacità di migliorare la diagnosi, la pianificazione dei trattamenti e la previsione dei risultati clinici.
Facendo riferimento a una revisione sistematica pubblicata di recente su PubMed seguendo le linee guida PRISMA e che ha preso in considerazione 63 casi studio e 34 test effettuati tra il 2020 e il 2025, in questo articolo vengono esaminate le applicazioni attuali dell’AI in diversi ambiti dell’Odontoiatria come la Diagnostica, con particolare riferimento alla individuazione delle lesioni cariose, l’Endodonzia, l’Odontoiatria Protesica, l’Odontoiatria Restaurativa, la Chirurgia Rigenerativa.
L’analisi critica dei 63 studi inclusi nella revisione sistematica evidenzia un crescente impiego di modelli di intelligenza artificiale (IA) in ambito odontoiatrico con performance diagnostiche e operative di rilievo. Le applicazioni esaminate mostrano un’elevata precisione algoritmica, un’elevata affidabilità diagnostica e una significativa ottimizzazione dei processi clinici. I principali risultati emersi dalla revisione della letteratura includono:
- L’Elevata accuratezza per la diagnosi con valori fino al 95% in specifici ambiti applicativi come il rilevamento delle lesioni cariose mediante la metodica delle reti neurali convoluzionali (CNN).
- L’Incremento dell’efficienza clinica grazie alla riduzione dei tempi operativi alla poltrona ed il supporto automatizzato nella pianificazione terapeutica.
- Un crescente numero di modelli impiegati tra cui in particolare il CNN, il Support Vector Machines (SVM), il Recurrent Neural Networks (RNN), il Random Forest (RF) e l’Extreme Gradient Boosting (XGBoost).
Applicazioni per Area
Analizzando i numerosi ambiti clinici in cui l’AI trova applicazione in odontoiatria con risultati promettenti in termini di accuratezza e automazione dei processi, emergono alcune evidenze significative:
In ambito diagnostico uno dei settori più esplorati è la diagnostica della carie dove modelli basati su reti neurali convoluzionali (CNN) e macchine a vettori di supporto (SVM) hanno raggiunto livelli di accuratezza superiori al 98%, dimostrando una notevole capacità nel riconoscimento precoce delle lesioni cariose.
Nel campo dell’Endodonzia l’IA contribuisce significativamente all’identificazione automatica delle lesioni periapicali, alla localizzazione dello spazio endodontico non adeguatamente otturato, alla segmentazione tridimensionale del sistema canalare tramite immagini CBCT, supportando così una pianificazione terapeutica più precisa.
Nella disciplina della Pedodonzia, sono stati sviluppati modelli di classificazione automatica per la diagnosi delle carie precoci impiegando algoritmi ensemble e tecniche di regressione logistica in base a dati clinici, comportamentali ed anamnestici.
Nell’Odontoiatria Conservativa l’intelligenza artificiale è in grado di rilevare automaticamente la presenza di restauri come otturazioni, corone e ponti, eseguire la segmentazione degli elementi dentari su immagini volumetriche ricavate dall’imaging prodotto dalla CBCT e di assistere nella pianificazione implantare attraverso la tecnica della segmentazione dei diversi distretti anatomici.
Nell’Odontoiatria Cosmetica e nelle riabilitazioni protesiche l’IA mostra un importante potenziale nella scelta del colore degli elementi dentali grazie all’impiego della CNN, delle reti neurali a retropropagazione (BPNN) e della logica fuzzy consentendo di migliorare l’accuratezza nella selezione e nella riproduzione cromatica dei restauri riducendo in tal modo la variabilità soggettiva tipica dei metodi tradizionali.
Vantaggi, Sfide, Prospettive future
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei flussi clinici odontoiatrici offre una serie di benefici tangibili ma al contempo solleva questioni complesse che ne limitano l’implementazione su larga scala. I vantaggi includono il miglioramento dell’accuratezza diagnostica, la personalizzazione dei trattamenti e l’efficientamento delle procedure clinico-amministrative. Tuttavia, persistono sfide significative, tra cui la qualità e la rappresentatività dei dataset utilizzati per l’addestramento, le implicazioni etiche relative alla privacy dei dati, la trasparenza dei modelli decisionali dettati dagli algoritmi, la necessità di formazione specifica per i professionisti del settore, la necessità di studi clinici su larga scala per la validazione dei modelli. Tra le prospettive future si evidenziano applicazioni emergenti come l’impiego dell’IA nell’odontoiatria rigenerativa, lo sviluppo di chatbot educativi per il paziente, l’integrazione di assistenti virtuali nelle pratiche cliniche quotidiane e l’esplorazione della robotica per l’automazione di procedure restaurative complesse.
Conclusioni
La piena integrazione di queste tecnologie nei differenti contesti clinici richiede quindi una riflessione critica su sfide metodologiche, etiche e formative ancora aperte.
Una panoramica bilanciata di tutti gli aspetti suddetti è fondamentale per valutare il reale impatto dell’IA nella pratica odontoiatrica.
In conclusione, si può affermare che l’AI ha un enorme potenziale in odontoiatria migliorando la precisione e l’efficienza clinica. Tuttavia, sono necessari sforzi collaborativi, miglioramenti nei dataset e nei programmi educativi per garantirne un’adozione sicura ed efficace. L’AI deve essere quindi considerata come un’opportunità, un supporto al clinico senza tuttavia mai sostituirlo nelle finali decisioni diagnostiche e terapeutiche.