En una prueba de laboratorio con seis implantes, los cuerpos de escaneado personalizados mejoraron la precisión del registro con un móvil.
Aun así, reconstruir el modelo 3D llevó unas 24 horas y el resultado fue menos preciso que con la fotogrametría o la impresión convencional.
Un teléfono móvil puede captar las imágenes necesarias para reconstruir la posición de seis implantes en una arcada completa. Pero captar las imágenes no es lo mismo que obtener un registro listo para enviar al laboratorio.
En un estudio publicado en “Clinical Oral Implants Research”, Yuqing Lu de la Universidad de Michigan y sus colaboradores mostraron que el diseño de los cuerpos de escaneado mejora esa reconstrucción, aunque el flujo sigue lejos de poder usarse en el sillón.
“Tomar el vídeo con el móvil tomó 40 segundos, pero reconstruir cada registro en 3D llevó 24 horas”.
Qué probó el equipo
Los investigadores utilizaron un único modelo de maxilar edéntulo con seis análogos de implantes. Hicieron diez registros por protocolo: impresión convencional ferulizada de cubeta abierta, fotogrametría y dos flujos de vídeo, uno con cuerpos de escaneado estándar de PEEK y otro con cuerpos personalizados impresos en 3D, con rasgos geométricos y un recubrimiento aplicado en aerosol.
El diseño de los cuerpos de escaneado influye en la reconstrucción 3D.Ilustraciones generadas con IA.
El móvil captó el vídeo en unos 40 segundos, pero reconstruir cada registro en 3D llevó unas 24 horas. El procesamiento no se hizo en el móvil, sino en una estación de trabajo con una GPU dedicada y el modelo de aprendizaje profundo Neuralangelo.
Menos error, pero no el menor
Con los cuerpos personalizados, la desviación global respecto al modelo de referencia (RMS, o raíz cuadrática media) bajó de 80,6 a 51,1 µm. La desviación lineal media pasó de 144,1 a 78,0 µm (p < 0,001 en ambas comparaciones). El registro por vídeo también fue más repetible con los cuerpos personalizados.
La impresión convencional y la fotogrametría quedaron más cerca de la referencia en la medición global, con 23,1 y 27,1 µm de RMS, respectivamente. La fotogrametría fue la más repetible: su desviación RMS entre registros fue de 7,9 µm. La ventaja de los cuerpos personalizados en las mediciones lineales y globales no se reprodujo de la misma forma en las angulares.
La reconstrucción digital se procesó en una estación de trabajo, no en el móvil.Ilustraciones generadas con IA.
Los avances de PIC Dental
Pero el móvil ya se usaba para registrar implantes de arcada completa.
En el artículo “Fotogrametría desde tu móvil: ya es una realidad”, publicado en febrero de 2026 en “Dental Tribune Latinoamérica”, la compañía española PIC Dental ya explicaba que su aplicación para iPhone registraba la posición y la inclinación de los implantes a partir de fotografías tomadas desde varios ángulos. Para ello, el dentista coloca unas piezas con marcas que la aplicación reconoce. Según la empresa, la captura tarda entre uno y dos minutos.
PIC Dental describe la precisión de su sistema como apta para el uso clínico y afirma haber logrado un “ajuste pasivo perfecto” en los casos que reporta. Ajuste pasivo significa que la prótesis asienta sobre los implantes sin forzarla al atornillar.
Un estudio clínico de Santamaría-Laorden y colaboradores comparó la aplicación con un equipo de fotogrametría de la misma marca en ocho pacientes con diez arcadas de seis implantes. La diferencia lineal media entre ambos registros fue de 21 ± 16 µm. Esa cifra mide la concordancia entre los registros, no el ajuste de las prótesis.
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La diferencia con el trabajo de Lu está en cómo se obtiene el registro.
PIC app calcula la posición de los implantes a partir de fotografías de marcadores codificados tomadas en boca. Lu y su equipo reconstruyeron una superficie 3D a partir de un vídeo de un modelo de laboratorio.
Referencias
Lu Y, Yu J, Liu F, Joda T, Li J. Scan Body Optimisation for Enhancing Full-Arch Implant Scanning Accuracy Using Smartphone Video and a Deep Learning Model: An In Vitro Study. Clinical Oral Implants Research. Publicado en línea el 9 de noviembre de 2026. DOI 10.1111/clr.70201
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