La medicina 4P è immaginata come il futuro della pratica medica, che enfatizza la previsione, la personalizzazione, la prevenzione e la partecipazione per una gestione precisa del paziente. Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) stanno rapidamente trasformando molti campi medici e giocano un ruolo cruciale nell'aprire la strada alla medicina 4P. L'odontoiatria implantare è relativamente più digitalizzata rispetto a molte altre discipline odontoiatriche e utilizza diverse tecnologie digitali avanzate durante l'intero processo di trattamento. Recentemente, un numero crescente di strumenti innovativi basati sull'IA è stato sviluppato e convalidato nel campo dell'implantologia. Questi strumenti di IA possono aiutare i medici a ottenere una diagnosi più accurata, una pianificazione del trattamento personalizzata, una chirurgia guidata precisa e risultati di trattamento prevedibili. Questo articolo fornisce una sintesi degli strumenti di IA relativi al trattamento degli impianti dentali nelle varie fasi, dalla diagnosi al trattamento e oltre, e discute il loro possibile contributo a per far progredire un approccio predittivo, preventivo, personalizzato e partecipativo nella gestione dei pazienti implantari.
Per decenni, molti strumenti di valutazione del rischio sono stati ampiamente utilizzati per determinare le strategie di gestione di varie malattie e condizioni dento-maxillofacciali. Questi strumenti principalmente stratificano gli individui in diversi gruppi di rischio sulla base di caratteristiche fenotipiche condivise . Per esempio, fattori di rischio come il fumo, il diabete mellito e la scarsa igiene orale sono stati utilizzati per la valutazione del rischio di malattie parodontali e peri-implantari e successivamente vengono assegnate misure preventive uniformi o opzioni di trattamento a tutti gli individui appartenenti a uno specifico gruppo di rischio (Schwendicke et al. 2022). Una vera cura personalizzata dovrebbe adattare le strategie di gestione in base alle caratteristiche biologiche, sociali e comportamentali di un individuo, allineandosi strettamente al concetto di "medicina delle 4P" (Hung et al. 2023).
Introdotta nel 2010, " medicina delle 4P" è stata vista come una futura forma di pratica medica che enfatizza l'importanza delle 4P nella gestione del paziente (Auffray et al. 2010). Le 4P stanno per previsione, personalizzazione, prevenzione e partecipazione. La previsione mira a valutare la suscettibilità di un individuo a specifiche malattie o condizioni analizzando i fattori genetici, ambientali e di stile di vita. Ciò consente di identificare precocemente i potenziali problemi di salute e di attuare misure preventive adeguate. La prevenzione si concentra sulla riduzione del rischio di malattie e problemi di salute attraverso modifiche dello stile di vita, interventi mirati e piani sanitari personalizzati basati sui fattori di rischio di un individuo per mantenere il benessere generale. La personalizzazione cerca di sviluppare strategie di diagnosi, trattamento e prevenzione personalizzate, tenendo conto delle caratteristiche biologiche, sociali e comportamentali di un individuo, consentendo terapie più precise ed efficaci con minori effetti collaterali. La partecipazione incoraggia i pazienti a impegnarsi attivamente nella loro assistenza sanitaria attraverso misure preventive e di monitoraggio della salute incentrate sul paziente (Bartold et al. 2022).
Attualmente, diverse tecnologie innovative all'avanguardia, come l'intelligenza artificiale (AI), la robotica, la realtà virtuale/aumentata (VR/AR), nonché i dispositivi intelligenti indossabili e impiantabili vengono integrati nell'industria sanitaria . Tra queste tecnologie dirompenti, l'IA è emersa come forza trainante dell'avanzamento verso l'odontoiatria 4P (Hung et al. 2023). Recentemente, una vasta gamma di strumenti di IA è stata sviluppata in diverse discipline odontoiatriche per assistere i medici nella diagnosi, nella pianificazione del trattamento, nella previsione degli esiti e nella gestione del paziente (Hung et al. 2022). Questi strumenti di IA sono stati sviluppati principalmente sulla base di immagini radiografiche dentali utilizzando l'apprendimento profondo, in particolare le reti neurali convoluzionali, poiché i dati delle immagini di addestramento erano facilmente disponibili.
Nell'odontoiatria implantare, è stato sviluppato un numero crescente di strumenti guidati dall'IA per supportare i medici in varie fasi, dalla diagnosi alla pianificazione del trattamento, fino al post-intervento e alla manutenzione (Wu et al. 2024) (Tabella 1 e Fig. 1).