En la era de la r\u00e1pida digitalizaci\u00f3n, la odontolog\u00eda moderna se desarrolla como una de las \u00e1reas m\u00e1s din\u00e1micas de la pr\u00e1ctica m\u00e9dica, integrando activamente las tecnolog\u00edas digitales y los enfoques interdisciplinarios.<\/p>\n
Inteligencia artificial<\/strong> y las plataformas digitales modernas se convierten en componentes clave de la transformaci\u00f3n de los procesos de visualizaci\u00f3n y diagn\u00f3stico en la patolog\u00eda de la articulaci\u00f3n temporomandibular.<\/p>\n La revisi\u00f3n sistem\u00e1tica incluy\u00f3 cinco estudios en los que se utilizaron TC de haz c\u00f3nico<\/strong>, RM<\/strong> y radiograf\u00eda panor\u00e1mica<\/strong>, demostrando desde una precisi\u00f3n diagn\u00f3stica moderada hasta alta dependiendo del objetivo y de la metodolog\u00eda de los estudios.<\/p>\n Los autores se\u00f1alan que la literatura actual refleja una profunda transformaci\u00f3n de los enfoques de imagen de la ATM \u2014desde la interpretaci\u00f3n manual de las im\u00e1genes hacia flujos de trabajo h\u00edbridos, donde la IA<\/strong> asegura un aumento de la reproducibilidad, la detecci\u00f3n de cambios osteoartr\u00edticos y morfol\u00f3gicos tempranos, as\u00ed como el apoyo en la toma de decisiones cl\u00ednicas; al mismo tiempo, son cr\u00edticas la estandarizaci\u00f3n de los protocolos de entrenamiento de los modelos y la validaci\u00f3n externa en muestras transnacionales de pacientes.<\/p>\n En la revisi\u00f3n se destaca el papel de los enfoques multimodales, cuando los datos de TC de haz c\u00f3nico y RM complementan la informaci\u00f3n cl\u00ednica obtenida en la exploraci\u00f3n y los datos anamn\u00e9sticos para una evaluaci\u00f3n integral de la ATM.<\/p>\n TC de haz c\u00f3nico<\/strong> en combinaci\u00f3n con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se utiliz\u00f3 con mayor frecuencia para navegar por la anatom\u00eda de la articulaci\u00f3n y detectar cambios estructurales, tales como erosiones de las superficies articulares, esclerosis subcondral, osteofitos y deformaciones de la regi\u00f3n condilar; en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica esto abre la posibilidad de una identificaci\u00f3n m\u00e1s temprana de pacientes con osteoartritis progresiva y la planificaci\u00f3n de intervenciones correctivas.<\/p>\n RM<\/strong> sigue siendo el est\u00e1ndar de oro para la evaluaci\u00f3n de los componentes de tejidos blandos de la ATM \u2014el disco, el espacio retrodiscal, el l\u00edquido sinovial; los m\u00e9todos de IA basados en RM pueden aumentar la sensibilidad frente a los des\u00f3rdenes internos, sin embargo, las limitaciones son la calidad y la estandarizaci\u00f3n de los protocolos de exploraci\u00f3n. La radiograf\u00eda panor\u00e1mica<\/strong> proporciona informaci\u00f3n de utilidad limitada para el an\u00e1lisis estructural de la ATM, las aplicaciones de IA en las panor\u00e1micas hasta ahora son menos informativas para el diagn\u00f3stico precoz de los cambios intraarticulares.<\/p>\n Los principales obst\u00e1culos para la implementaci\u00f3n de la IA en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica siguen siendo los peque\u00f1os tama\u00f1os de muestra, la ausencia de validaci\u00f3n externa y la variabilidad de los protocolos de imagen; para superar estas limitaciones son necesarios estudios multic\u00e9ntricos, la sincronizaci\u00f3n de los protocolos cl\u00ednico-radiol\u00f3gicos y la inclusi\u00f3n de los modelos en el marco de los criterios diagn\u00f3sticos existentes.<\/p>\nLa inteligencia artificial como herramienta clave<\/h2>\n
Ecosistema diagn\u00f3stico: estructura y componentes<\/h2>\n
TC de haz c\u00f3nico: identificaci\u00f3n de cambios degenerativos y morfol\u00f3gicos<\/h3>\n
RM y radiograf\u00eda panor\u00e1mica: funciones y limitaciones<\/h3>\n
Validaci\u00f3n, estandarizaci\u00f3n e integraci\u00f3n cl\u00ednica<\/h2>\n