사례 연구

OrthoSelect는 Scopic과 협력하여 첨단 AI 기반 기술을 통해 치료 계획 절차를 개선하고 교정 치료의 효율성과 정확성을 향상시키는 것을 목표로 했습니다.

개요 OrthoSelect AI

OrthoSelect 2004년에 치열교정의가 더 큰 임상 효율성을 달성하고 향상된 치료 결과를 제공할 수 있도록 돕는 사명으로 설립되었습니다. 그들의 환자를 위해 첨단 기술을 통해. 의 도움으로 Scopic의 그리고 다른 개발자들, OrthoSelect 개발 그것의 주력 제품인 DIBS AI, 휴리스틱 사용;그것을 찾아 이제 AI와 딥러닝을 통합하도록 진화했습니다. 이 통합 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼은 교정 케이스 설정을 자동화하고 브래킷 배치를 기반으로 결과를 예측하며 높은 수준의 결과를 제공합니다. 정확한e, 3D 프린팅된 브래킷 이송 장치 (일반적으로 IDB 트레이라고 함).

도전

OrthoSelect 맞춤형 솔루션을 통해 치열교정의에게 힘을 실어주고 싶었습니다. 그러나 그들은 환자 치아의 정확한 3D 모델을 생성할 수 있는 데스크톱 애플리케이션을 개발해야 하는 과제에 직면했습니다. 이를 위해서는 처음부터 딥러닝 모델을 생성해야 했습니다. 반복적인 훈련 과정은 시간이 많이 걸리지만 설립 강력한 AI 모델.

솔루션

Scopic은 AI 기반 접근 방식을 구현하여 이 문제를 해결하기 위해 OrthoSelect와 파트너십을 맺었습니다. 관련된 솔루션은 다음과 같습니다.

AI 기반 치아 분할: 딥 러닝을 활용하여 3D 스캔에서 치아를 정확하게 분할하여 치료 계획의 정확성을 높입니다.

반복적인 훈련 과정: 치아 분할 및 모델 생성의 높은 정확성을 보장하기 위해 1,200개의 레이블이 지정된 데이터 세트에서 AI 모델을 교육합니다.

자동화된 작업 흐름 향상:

1 단계 : AI를 사용하여 다양한 스캐너의 스캔 회전을 수정합니다.
2 단계 : AI를 사용하여 과도한 조직을 제거하고 결함을 스캔합니다.
3 단계 : AI 기반 치아 분할 및 식별.
4 단계 : 이전에 수집된 데이터를 활용하여 브라켓 배치를 개선하기 위해 교합, 장축, 변연융선과 같은 마커 배치를 위한 AI입니다.

결과

통합 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션인 DIBS AI는 고급 브래킷 위치 지정 소프트웨어를 통해 자동화된 케이스 설정을 제공하기 위해 개발되었습니다. 디지털 간접 결합 분야에서 15년 이상의 경험을 보유한 OrthoSelect의 혁신은 특허 출원 중인 고급 소프트웨어와 최신 3D 프린팅 기술(3D 프린트 레진 포함)을 활용하여 간접 결합에서 마이크로 수준의 정밀도를 달성합니다. 본딩 및 브래킷 전송 트레이. AI 통합으로 OrthoSelect의 치료 계획 기능이 크게 향상되었습니다(내부에서만 사용되며 고객에게는 제공되지 않음).

향상된 정확도: AI 기반 치아 분할 및 마커 배치는 교정 치료 계획의 정확성을 높였습니다.
효율성 향상: 워크플로의 1~4단계를 자동화하면 수동 개입이 줄어들고 시간이 절약되며 인적 오류 가능성이 줄어듭니다.
향상된 사용자 경험 : 치과교정의는 신뢰할 수 있는 AI 생성 3D 모델을 통해 보다 원활한 작업을 경험하여 환자 결과와 만족도를 향상시켰습니다.

내부적으로 이러한 기술 발전으로 인해 브라켓 접착 약속이 단축 및 단순화되어 귀중한 의사, 직원 및 진료 시간이 절약될 뿐만 아니라 와이어 굽힘 및 브라켓 재배치가 크게 감소하여 전체 치료 시간이 단축되었습니다.