ЕФЕКТИВНІСТЬ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ ЦИФРОВОЇ РЕЄСТРАЦІЇ СТАТИЧНИХ ОКЛЮЗІЙНИХ СПІВВІДНОШЕНЬ ПІД ЧАС ІНТРАОРАЛЬНОГО СКАНУВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.11603/2311-9624.2026.3.16572Ключові слова:
інтраоральне сканування, оклюзія, оклюзійні контакти, стоматологічна реабілітація, штучний інтелект, ортопедичне лікуванняАнотація
Коректна реєстрація статичних оклюзійних співвідношень верхньої та нижньої щелеп є актуальною проблемою сучасної цифрової стоматології, оскільки передбачає потребу у врахуванні не тільки вже наявних змін у структурі оклюзійної схеми, які повинні бути компенсовані, а й фізіологічних параметрів мікрорухомості зубів через податливість комплексу тканин пародонта, вираженість котрих на індивідуальному рівні не може бути точно передбачена в структурі алгоритмів процесингу програмного забезпечення, асоційованого із системою інтраорального сканування. Мета дослідження – оцінити практичну ефективність застосування програмного забезпечення на основі штучного інтелекту для мінімізації ефекту виникнення оклюзійних колізій за суміщення інтраоральних сканів у процесі реалізації цифрового протоколу стоматологічної реабілітації. Матеріали та методи. Під час дослідження було проведено порівняння кількості оклюзійних колізій (графічних пенетрацій), відмічених на суміщених 64 парах інтраоральних сканів верхньої та нижньої щелеп, статичні оклюзійні співвідношення між котрими були зареєстровані в програмному забезпеченні використовуваної системи сканування без залучення додаткових корекційних функцій (контрольна група), а також у випадку оптимізації таких у структурі програмного забезпечення, яке працює на основі штучного інтелекту (досліджувана група). Усі скани були отримані системою інтраорального сканування Medit i500. Результати. Під час опрацювання пар інтраоральних сканів та вихідних цифрових реєстратів прикусу в програмному забезпеченні, яке функціонує на основі штучного інтелекту, сумарна кількість оклюзійних колізій була меншою, ніж під час опрацювання таких у структурі оригінального програмного забезпечення системи інтраорального сканування, різниця між ними була статистично підтвердженою (р < 0,05). Після опрацювання сканів у ШІ-базованому програмному забезпеченні BiteFinder різниця кількості оклюзійних колізій у випадках наявності та відсутності дефектів зубного ряду різної протяжності та локалізації та/або наявності ділянок препарування зубів різної кількості та локалізації не була статистично підтвердженою (р > 0,05). Висновки. Застосування програмного забезпечення на основі штучного інтелекту для оптимізації статичних оклюзійних співвідношень за даними інтраорального сканування сприяло статистично значущому зменшенню кількості оклюзійних інтерференцій (графічних пенетрацій) порівняно з результатами, отриманими виключно в середовищі програмного забезпечення системи інтраорального сканера. Водночас кількість оклюзійних інтерференцій не може розглядатися як прямий еквівалент показників правдивості та прецизійності відтворення міжоклюзійних співвідношень. З огляду на це оклюзійні інтерференції доцільно розглядати як додатковий, клінічно орієнтований критерій оцінки результатів цифрової реєстрації прикусу, який доповнює показники правдивості та прецизійності, але не замінює їх.
Посилання
1. Siqueira R., Galli M., Chen Z., Mendonça G. et al. Intraoral scanning reduces procedure time and improves patient comfort in fixed prosthodontics and implant dentistry: a systematic review. Clinical oral investigations. 2021. Vol. 25(12). P. 6517–6531. https://doi.org/10.1007/s00784-021-04157-3. DOI: https://doi.org/10.1007/s00784-021-04157-3
2. Vieira F. L., Carnietto M., Cerqueira Filho J. R. et al. Intraoral Scanning Versus Conventional Methods for Obtaining Full-Arch Implant-Supported Prostheses: A Systematic Review with Meta-Analysis. Applied Sciences. 2025. Vol. 15(2). P. 533. https://doi.org/10.3390/app15020533. DOI: https://doi.org/10.3390/app15020533
3. Mangano F., Gandolfi A., Luongo G., Logozzo S. Intraoral scanners in dentistry: a review of the current literature. BMC oral health. 2017. Vol. 17(1). P. 149. https://doi.org/10.1186/s12903-017-0442-x. DOI: https://doi.org/10.1186/s12903-017-0442-x
4. Albanchez-Gonzalez M. I., Brinkmann J. C. B., Pelaez-Rico J. et al. Accuracy of digital dental implants impression taking with intraoral scanners compared with conventional impression techniques: A systematic review of in vitro studies. International journal of environmental research and public health. 2022. Vol. 19(4). P. 2026. https://doi.org/10.3390/ijerph19042026. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19042026
5. Pesce P., Nicolini P., Caponio V. C. A. et al. Accuracy of full-arch intraoral scans versus conventional impression: a systematic review with a meta-analysis and a proposal to standardise the analysis of the accuracy. Journal of Clinical Medicine. 2024. Vol. 14(1). P. 71. https://doi.org/10.3390/jcm14010071. DOI: https://doi.org/10.3390/jcm14010071
6. Ma J., Zhang B., Song H. et al. Accuracy of digital implant impressions obtained using intraoral scanners: A systematic review and meta-analysis of in vivo studies. International Journal of Implant Dentistry. 2023. Vol. 9(1). P. 48. https://doi.org/10.1186/s40729-023-00517-8. DOI: https://doi.org/10.1186/s40729-023-00517-8
7. Joensahakij N., Serichetaphongse P., Chengprapakorn W. The accuracy of conventional versus digital (intraoral scanner or photogrammetry) impression techniques in full-arch implant-supported prostheses: a systematic review. Evidence-Based Dentistry. 2024. Vol. 25(4). P. 216–217. https://doi.org/10.1038/s41432-024-01045-z. DOI: https://doi.org/10.1038/s41432-024-01045-z
8. Chen H. T., Feng S. W., Vo T. T. T. et al. Cumulative Error in Digital Workflows for Full-Arch Implant Rehabilitation: A Narrative Review. Bioengineering. 2026. Vol. 13(2). P. 219. https://doi.org/10.3390/bioengineering13020219. DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering13020219
9. Revilla‐León M., Aragoneses R., Arroyo Valverde E. M. et al. Classification of scanning errors of digital scans recorded by using intraoral scanners. Journal of Esthetic and Restorative Dentistry. 2025. Vol. 37(6). P. 1363–1371. https://doi.org/10.1111/jerd.13419. DOI: https://doi.org/10.1111/jerd.13419
10. Putra R. H., Doi C., Yoda N. et al. Current applications and development of artificial intelligence for digital dental radiography. Dentomaxillofacial Radiology. 2022. Vol. 51(1). P. 20210197. https://doi.org/10.1259/dmfr.20210197. DOI: https://doi.org/10.1259/dmfr.20210197
11. Najeeb M., Islam S. Artificial intelligence (AI) in restorative dentistry: current trends and future prospects. BMC Oral Health. 20225. Vol. 25(1). P. 592. https://doi.org/10.1186/s12903-025-05989-1. DOI: https://doi.org/10.1186/s12903-025-05989-1
12. Azhari A. A., Helal N., Sabri L. M., Abduljawad A. Artificial intelligence (AI) in restorative dentistry: Performance of AI models designed for detection of interproximal carious lesions on primary and permanent dentition. Digital Health. 2023. Vol. 9. P. 20552076231216681. https://doi.org/10.1177/20552076231216681. DOI: https://doi.org/10.1177/20552076231216681
13. Chinam N., Bekkali M., Kallas M., Li J. Virtual occlusal records acquired by using intraoral scanners: A review of factors that influence maxillo‐mandibular relationship accuracy. Journal of Prosthodontics. 2023. Vol. 32(S2). P. 192–207. https://doi.org/10.1111/jopr.13787. DOI: https://doi.org/10.1111/jopr.13787
14. Revilla-León M., Barmak A. B., Tohme H. et al. Factors that influence the accuracy of maxillomandibular relationship at maximum intercuspation acquired by using intraoral scanners: A systematic review. Journal of dentistry. 2023. Vol. 138. P. 104718. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2023.104718. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jdent.2023.104718
15. Nusser A. Intraorale Scan-Daten-Korrektur fehlerhafter Bisslagen: Arbeiten mit der Software Bite-Finder. Quintessenz der Zahntechnik. 2024. Vol. 50(6). P. 636–642.
16. Kordaß B., Ruge S., Imhoff B. et al. Digital Occlusion and Occlusal Analysis-Definitions and Requirements Position Paper of the Study Group for Oral Physiology and Masticatory Function (DGFDT). Journal of Craniomandibular Function. 2024. Vol. 16(2). P. 117–132.
17. Revilla-León M., Gómez-Polo M., Barmak A. B. et al. Accuracy of an artificial intelligence-based program for locating the maxillomandibular relationship of scans acquired by using intraoral scanners. The Journal of Prosthetic Dentistry. 2024. Vol. 134(3). P. 809–817. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2024.01.023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2024.01.023
18. Revilla-León M., Fernández-Estevan L., Barmak A. B. et al. Accuracy of maximum intercuspal position located by using four intraoral scanners and an artificial intelligence-based program. The Journal of Prosthetic Dentistry. 2024. Vol. 134(4). P. 1242–1250. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2024.03.007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2024.03.007
19. Ntovas P., Vazouras K., Barmak A. B. et al. Influence of artificial intelligence-based registration and occlusal collision correction on the accuracy of occlusal contacts captured at maximum intercuspal position using an intraoral scanner: A clinical comparative study. The Journal of Prosthetic Dentistry. 2025. P. S0022-3913(25)00832-7. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2025.10.028. DOI: https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2025.10.028
20. Revilla-León M., Gómez-Polo M., Barmak A. B. et al. Influence of scan extension on the accuracy of maximum intercuspal position recorded by using intraoral scanners or an artificial intelligence-based program. The Journal of Prosthetic Dentistry. 2025. Vol. 134(6). P. 2524–2533. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2025.01.012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2025.01.012
21. Гончарук-Хомин М. Ю., Тукало І. В., Лях А. І., Стойка В. В. Фактори впливу та підходи до оптимізації оцінки міжоклюзійних співвідношень верхньої та нижньої щелеп із використанням даних інтраорального сканування. Вісник стоматології. 2024. № 127(2). С. 107–120. https://doi.org/10.35220/2078-8916-2024-52-2.17. DOI: https://doi.org/10.35220/2078-8916-2024-52-2.17
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
