Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (CBCT), yüksek çözünürlüklü ve üç boyutlu görüntüler sunarak dental görüntülemenin temel taşlarından biri hâline gelmiştir. Bu özellikleri ile, diş implantlarının preoperatif planlaması ve postoperatif değerlendirilmesi için vazgeçilmezdir. Ancak CBCT, özellikle metal implantların varlığında artifaktlar nedeniyle sıklıkla görüntü bozulmalarına uğrar, teşhisi zorlaştırır ve cerrahi planlamayı engeller. Artifaktlar, peri-implant yapılar ve çevre dokuların doğru şekilde değerlendirilmesini önemli ölçüde zorlaştırmaktadır. Mevcut çözümler arasında X-ışını pozlama parametrelerinin ayarlanması ile donanım ve yazılım tabanlı düzeltmeler yer alsa da, bu yöntemler yalnızca kısmi iyileşmeler sağlamakta ve birçok durumda artifaktların tamamen ortadan kaldırılmasında yetersiz kalmaktadır. Yapay zekânın (YZ) kullanımı, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak artifaktları tanımlama, düzeltme ve hatta öngörme yeteneği sayesinde dönüşümsel bir yaklaşım sunmaktadır. Yapay zekâ, görüntü kalitesinin iyileştirilmesi, teşhis doğruluğunun artırılması ve operasyonel verimliliğin yükseltilmesi açısından önemli bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, bazı zorluklar devam etmektedir. Yapay zekânın diş görüntüleme süreçlerine güvenli ve etkili bir şekilde entegre edilebilmesi için, modelin farklı CBCT cihazları, implant türleri ve hasta anatomileri ile uyumlu çalıştığının doğrulanması gerekmektedir. Ayrıca modelin geniş ve çeşitli bir veri kümesiyle eğitilmesi büyük önem taşımaktadır. Hasta güvenliğini ve güvenini korumak için etik hususların ele alınması da kritik bir gerekliliktir.

Gelecekteki araştırmalar, yapay zekâyı geleneksel artifakt düzeltme teknikleriyle birleştiren hibrit yöntemler geliştirmeye ve yapay zekânın farklı görüntüleme modalitelerindeki artifaktları azaltma kapasitesini genişletmeye odaklanmalıdır. Bu gelişmeler, dental implantolojinin hassasiyetini ve kapsamlılığını daha da artıracaktır.