L’intelligenza artificiale (IA) in ortodonzia sta trovando applicazioni sempre più ampie e rilevanti, grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati clinici e immagini radiografiche o fotografiche in modo rapido e accurato. Tra i principali ambiti di utilizzo vi sono:1. Diagnosi e pianificazione del trattamento; 2. Imaging e diagnostica per immagini; 3. Allineatori trasparenti e apparecchi ortodontici; 4. Monitoraggio remoto del paziente; 5. Supporto decisionale; 6. Personalizzazione e Precisione. Quest’ultimo punto rientra in una visione più ampia di una medicina predittiva, preventiva, personalizzata e partecipativa (‘P4’) che è stata a lungo auspicata per trattare i nostri pazienti. Medicina personalizzata e di precisione sono termini spesso usati in modo intercambiabile per descrivere un approccio terapeutico su misura per ogni singolo individuo, ma con una sfumatura di differenza: la medicina di precisione si concentra maggiormente sulle caratteristiche biologiche uniche (genetica, microbioma), mentre la medicina personalizzata include, oltre a questi aspetti biologici, anche le esperienze, lo stile di vita e il contesto socio-culturale del paziente per definire percorsi di cura e prevenzione più efficaci e completi. Entrambe si avvalgono dell'intelligenza artificiale che gioca un ruolo fondamentale nel rendere questo possibile, grazie alla sua capacità di analizzare e interpretare enormi volumi di dati con una velocità e una precisione senza precedenti, migliorando l'accuratezza diagnostica e ottimizzando le terapie. Nella presentazione saranno descritte le potenzialità e gli eventuali utilizzi pratici nell’ortodonzia clinica personalizzata per un più appropriato trattamento ortodontico dei pazienti.


Obiettivi di apprendimento
Dopo la tua relazione sarai in grado di approfondire la differenza tra machine learning, deep learning e software tradizionali.
Dopo la tua relazione sarai in grado di approfondire le applicazioni pratiche sull’intelligenza artificiale (AI) in ortodonzia.
Dopo la tua relazione sarai in grado di valutare obiettivamente i benefici per il clinico e il paziente.