Прогнозирование успеха дентальной имплантации с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения

Дентальная имплантация — один из наиболее широ
ко применяемых методов стоматологической реабилита
ции. При соблюдении протоколов 10-летняя выживае
мость имплантатов составляет ~90—95 %. Тем не ме
нее риск неудач и развития периимплантита сохраняется,
что обусловлено многофакторной природой осложне
ний: состоянием мягких и костных тканей, дизайном
и поверхностью имплантата, хирургическим протоко
лом, уровнем гигиены и системными факторами. Со
временная предоперационная оценка включает конус
но-лучевую компьютерную томографию (КЛКТ) и иссле
дование состояния тканей пародонта, формируя основу
для стратификации риска. Структурные особенности
периимплантатных тканей дополнительно обосновыва
ют необходимость специфических прогностических кри
териев. На этом фоне растет интерес к применению
методов искусственного интеллекта и машинного обу
чения (ИИ/ML) для интеграции клинических, рентге
нологических и иных параметров.