La tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) se ha convertido en una piedra angular de la imagen dental, ya que ofrece vistas tridimensionales y de alta resolución que son esenciales para la planificación preoperatoria y la evaluación postoperatoria de los implantes dentales. A pesar de sus ventajas, la CBCT se ve a menudo obstaculizada por artefactos, especialmente en presencia de implantes metálicos, que causan el deterioro de la imagen, complican el diagnóstico y dificultan la planificación de la cirugía. Los artefactos introducen importantes desafíos para la evaluación precisa de las estructuras periimplantarias y los tejidos circundantes. Las soluciones actuales, que incluyen ajustes en los parámetros de exposición a los rayos X, así como correcciones basadas en hardware y software, ofrecen avances parciales, pero siguen siendo insuficientes para eliminar por completo los artefactos en numerosos casos. La introducción de la inteligencia artificial (IA) ofrece un abordaje transformador al aprovechar algoritmos de aprendizaje profundo para identificar, corregir e incluso predecir patrones de artefactos. Si bien la IA tiene potencial para mejorar la calidad de la imagen, la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa, siguen existiendo desafíos. Para que la IA se integre de forma segura y eficaz en el procesamiento de imágenes dentales, es importante asegurarse de que el modelo funcione bien con diferentes unidades de CBCT, tipos de implantes y anatomías de pacientes, y que esté entrenado con un conjunto diverso de datos. Abordar las consideraciones éticas es igualmente crucial para mantener la seguridad y la confianza del paciente. Las investigaciones futuras deberían centrarse en métodos híbridos que combinen la IA con técnicas tradicionales de corrección de artefactos y en ampliar las capacidades de la IA para reducir los artefactos en modalidades de imagen más amplias. Estos avances mejorarán aún más la precisión y la exhaustividad de la implantología dental.
La tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) es una modalidad de imagen avanzada que desempeña un papel fundamental en la implantología dental, ya que produce imágenes tridimensionales de alta resolución que permiten una planificación preoperatoria precisa y una evaluación postoperatoria. Al ofrecer datos detallados, la CBCT ayuda a minimizar los riesgos de la cirugía, mejorar los resultados de los pacientes y favorecer el éxito a largo plazo de los implantes dentales (Bornstein et al. 2017; Fuglsig et al. 2024; Jacobs et al. 2018). Sin embargo, uno de los principales retos asociados a la imagen CBCT es la presencia de artefactos, en particular los causados por objetos metálicos como los implantes dentales. Los artefactos, en este contexto, se refieren a estructuras visualizadas que aparecen en la imagen final pero que en realidad no existen en el objeto examinado. En términos simples, representan el deterioro de la imagen. Estos artefactos generalmente surgen cuando la condición real del escaneo, como la posición o el material del objeto que se escanea y la configuración del escáner, no coinciden con los modelos matemáticos utilizados para crear la imagen 3D (Schulze et al. 2011). Los artefactos relacionados con el metal pueden manifestarse de diversas formas, ocultando potencialmente detalles críticos de la imagen y complicando la precisión del diagnóstico. Por lo tanto, abordar estos artefactos es esencial para comprender mejor la fiabilidad de las tomografías computarizadas de haz cónico en implantología dental. Para facilitar una comprensión más profunda de la terminología empleada en este manuscrito y su relevancia clínica, la Tabla 1 ofrece un resumen completo de los términos clave, sus definiciones y su importancia en implantología oral.