Российские специалисты представили инновационные цифровые разработки в ортодонтии
На пятом международного конгрессе ORTHONEXT презентованы разработки, которые выводят отечественную ортодонтию на новый уровень цифровизации. Эти решения позволяют проводить ортодонтическое лечение точнее и безопаснее. Мероприятие, организованное компанией Eurokappa в Москве, собрало около 700 специалистов из России, Израиля, Турции и Бразилии.
«Меня искренне впечатлил уровень российских ортодонтов: глубина их знаний, характер вопросов, которые они задают. Видно, что специалисты в России мыслят очень современно. Но главное – поразило, насколько цифровые технологии доступны врачу в повседневной работе: разрыв между высокими технологиями и рутинной клинической практикой минимален. Методы КЛКТ, МРТ и продвинутая цифровая диагностика для вас — реальность, тогда как во многих странах получить те же данные значительно сложнее», – комментирует Рафи Романо, врач-ортодонт (Израиль).
EuroTMJ Tracker: интеграция КЛКТ в цифровой SetUp
EuroTMJ Tracker — инструмент, позволяющий включать суставные данные КЛКТ непосредственно в цифровой план лечения. Раньше врачи видели данные КЛКТ и цифровой сетап как два разрозненных блока: суставы анализировали отдельно, а план перемещений создавали в другой системе. EuroTMJ Tracker объединяет их в единую цифровую модель, позволяя учитывать биомеханику ВНЧС (височно-нижнечелюстного сустава) еще до начала перемещений.
Автоматизированный анализ КЛКТ
DentalMesh — система на базе алгоритмов машинного обучения, которая:
• автоматически сегментирует критически важные анатомические структуры;
• моделирует перемещения в пределах биологических ограничений;
• формирует 2D и 3D-реконструкции, включая анатомию ВНЧС;
• предоставляет стандартизированный набор диагностических данных в личном кабинете врача.
Планирование лечения на основе «цифрового портрета врача»
Новая российская разработка, уже зарегистрированная в виде патента — «Способ принятия врачебных решений при планировании ортодонтического лечения на основе цифрового портрета врача с использованием методов машинного обучения». Технология позволяет формировать цифровой портрет врача, отражающий индивидуальный стиль клинической работы. На основе этих данных система строит математическую модель лечения, включающую промежуточные и конечные положения зубов.