En la era de la rápida digitalización, la odontología moderna se desarrolla como una de las áreas más dinámicas de la práctica médica, integrando activamente las tecnologías digitales y los enfoques interdisciplinarios.
Inteligencia artificial y las plataformas digitales modernas se convierten en componentes clave de la transformación de los procesos de visualización y diagnóstico en la patología de la articulación temporomandibular.
La revisión sistemática incluyó cinco estudios en los que se utilizaron TC de haz cónico, RM y radiografía panorámica, demostrando desde una precisión diagnóstica moderada hasta alta dependiendo del objetivo y de la metodología de los estudios.
Los autores señalan que la literatura actual refleja una profunda transformación de los enfoques de imagen de la ATM —desde la interpretación manual de las imágenes hacia flujos de trabajo híbridos, donde la IA asegura un aumento de la reproducibilidad, la detección de cambios osteoartríticos y morfológicos tempranos, así como el apoyo en la toma de decisiones clínicas; al mismo tiempo, son críticas la estandarización de los protocolos de entrenamiento de los modelos y la validación externa en muestras transnacionales de pacientes.
En la revisión se destaca el papel de los enfoques multimodales, cuando los datos de TC de haz cónico y RM complementan la información clínica obtenida en la exploración y los datos anamnésticos para una evaluación integral de la ATM.
TC de haz cónico en combinación con algoritmos de aprendizaje automático se utilizó con mayor frecuencia para navegar por la anatomía de la articulación y detectar cambios estructurales, tales como erosiones de las superficies articulares, esclerosis subcondral, osteofitos y deformaciones de la región condilar; en la práctica clínica esto abre la posibilidad de una identificación más temprana de pacientes con osteoartritis progresiva y la planificación de intervenciones correctivas.
RM sigue siendo el estándar de oro para la evaluación de los componentes de tejidos blandos de la ATM —el disco, el espacio retrodiscal, el líquido sinovial; los métodos de IA basados en RM pueden aumentar la sensibilidad frente a los desórdenes internos, sin embargo, las limitaciones son la calidad y la estandarización de los protocolos de exploración. La radiografía panorámica proporciona información de utilidad limitada para el análisis estructural de la ATM, las aplicaciones de IA en las panorámicas hasta ahora son menos informativas para el diagnóstico precoz de los cambios intraarticulares.
Los principales obstáculos para la implementación de la IA en la práctica clínica siguen siendo los pequeños tamaños de muestra, la ausencia de validación externa y la variabilidad de los protocolos de imagen; para superar estas limitaciones son necesarios estudios multicéntricos, la sincronización de los protocolos clínico-radiológicos y la inclusión de los modelos en el marco de los criterios diagnósticos existentes.
Los autores subrayan la importancia de las soluciones de IA explicable, que aumentan la transparencia de las conclusiones de los algoritmos y pueden reducir la dependencia excesiva de los clínicos respecto a la «caja negra», exigiendo al mismo tiempo el desarrollo de estándares regulatorios y éticos para su uso en la práctica odontológica.
Un estudio de Pune ilustra el interés transnacional en el tema, pero también muestra las limitaciones típicas —cohortes pequeñas de pacientes y ausencia de validación externa de los modelos; esto subraya la necesidad de ampliar las muestras, involucrar equipos multidisciplinarios e intercambiar datos para aumentar la aplicabilidad clínica de los resultados.
La cooperación interdisciplinaria entre radiólogos, cirujanos maxilofaciales, odontólogos clínicos y especialistas en datos es una condición obligatoria para crear modelos reproducibles y clínicamente relevantes que puedan integrarse en los flujos de trabajo de la clínica.
La visualización asistida por IA de la ATM demuestra potencial para aumentar la precisión diagnóstica y la reproducibilidad de las interpretaciones, especialmente en la detección de cambios degenerativos tempranos; sin embargo, para pasar de la evidencia investigadora a la práctica clínica cotidiana se necesitan protocolos de exploración estandarizados, la validación externa de los modelos en muestras grandes y diversas, la evaluación del impacto de la IA en los resultados clínicos y el desarrollo de interfaces explicables para los clínicos.
Recomendaciones prácticas para la implementación: la formación de cohortes multicéntricas y bases de datos compartidas, la estandarización de los parámetros de TC de haz cónico y RM para la ATM, la inclusión de las valoraciones de IA en los protocolos clínicos en régimen piloto con monitorización de resultados, el énfasis en la explicabilidad de los algoritmos y las iniciativas educativas para aumentar la alfabetización digital de los clínicos.
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