INTEGRATION OF DIGITAL PLANNING IN MAXILLOFACIAL SURGERY

Potapov A.V.

Potapov Alexey Vladimirovich – Maxillofacial surgeon, specialist in surgical dentistry, researcher in innovative surgical technologies

MOSCOW MEDICAL DENTAL INSTITUTE,

MOSCOW

Abstract: Digital planning has moved from an adjunct visualization step to a clinically consequential execution layer in contemporary maxillofacial surgery. It links volumetric imaging, virtual surgical planning, computer-aided design and manufacturing, and intraoperative transfer via splints, cutting guides, patient-specific implants, navigation, or mixed reality. Despite broad adoption, many workflows remain only partially integrated. This article synthesizes recent clinical and technical evidence across orthognathic surgery, trauma, reconstruction, and implant-related procedures, with emphasis on measurable points of failure and on practical controls that make the pipeline auditable. Evidence indicates that clinical benefit is most consistent when integration is treated as an engineering and governance problem: registration is quantified, segmentation is quality-assured with risk-weighted verification, transfer devices are checked at the point of care, and postoperative audit is used as feedback for continuous improvement. On the basis of these findings, the discussion articulates an integration model for routine practice that combines error budgeting and closed-loop verification.

Keywords: virtual surgical planning, CAD/CAM, surgical guides, surgical navigation, CBCT, CT, deep learning segmentation, maxillofacial reconstruction, orthognathic surgery.

ИНТЕГРАЦИЯ ЦИФРОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В ЧЕЛЮСТНО-ЛИЦЕВУЮ ХИРУРГИЮ

Потапов А.В.

Потапов Алексей Владимирович – врач-челюстно-лицевой хирург, специалист по хирургической стоматологии, исследователь в области инновационных хирургических технологий

Московский медицинский стоматологический институт,

г. Москва

Аннотация: в современной челюстно-лицевой хирургии цифровое планирование перешло от вспомогательного этапа визуализации к клинически значимому этапу. Оно связывает 3D визуализацию, хирургическое планирование, автоматизированное проектирование и производство, а также интраоперационную передачу с помощью шин, направляющих для разрезов, имплантатов, изготовленных по индивидуальным параметрам пациента, навигации или смешанной реальности. Несмотря на широкое внедрение, многие рабочие процессы остаются лишь частично интегрированными. В статье обобщаются последние клинические и технические данные по ортогнатической хирургии, травматологии, реконструкции и имплантологическим процедурам, с акцентом на измеримые точки отказа и практические средства контроля, обеспечивающие возможность аудита всего процесса. Данные свидетельствуют о том, что клиническая польза наиболее устойчива, когда интеграция рассматривается как инженерная и управленческая проблема: регистрация количественно оценивается, сегментация обеспечивается с помощью взвешенной проверки, устройства для передачи проверяются непосредственно в месте оказания медицинской помощи, а послеоперационный аудит используется в качестве обратной связи для непрерывного совершенствования. На основе полученных результатов в обсуждении представлена интеграционная модель, которая сочетает в себе планирование погрешностей и верификацию с обратной связью.

Ключевые слова: виртуальное планирование хирургических операций, CAD/CAM, хирургические шаблоны, хирургическая навигация, КЛКТ, КТ, сегментация с использованием глубокого обучения, челюстно-лицевая реконструкция, ортогнатическая хирургия.

References / Список литературы

Иванова Н.С. Конкурентная стратегия компании // Проблемы современной науки и образования, 2015. № 2 (42). С. 99-101.
Alkhayer A., Piffkó J., Lippold C., & Segatto E. (2020). Accuracy of virtual planning in orthognathic surgery: A systematic review. Head & Face Medicine, 16, 34. https://doi.org/10.1186/s13005-020-00250-2
Dot G., Chaurasia A., Dubois G., Savoldelli C., Haghighat S., Azimian S., Rahbar Taramsari A., Sivaramakrishnan G., Issa J., Dubey A., Schouman T., & Gajny L. (2024). DentalSegmentator: Robust open source deep learning-based CT and CBCT image segmentation. Journal of Dentistry, 147, 105130. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2024.105130
Dubron K., Shaheen E., Jacobs R., Politis C., & Willaert R. (2025). Validation of mixed reality in planning orbital reconstruction with patient-specific implants. Scientific Reports, 15, 4482. https://doi.org/10.1038/s41598-025-88155-5
Hadad H., et al. (2023). The impact of 3D printing on oral and maxillofacial surgery. Cureus, 15(11), e47979. https://doi.org/10.7759/cureus.47979
Heijtmeijer, S. T., et al. (2024). Accuracy of augmented reality navigated surgery for placement of zygomatic implants: A human cadaver study. PeerJ, 12, e18468. https://doi.org/10.7717/peerj.18468
Jaskari J., Sahlsten J., Järnstedt J., Mehtonen H., Karhu K., Sundqvist O., Hietanen A., Varjonen V., Mattila V., & Kaski K. (2020). Deep learning method for mandibular canal segmentation in dental cone beam computed tomography volumes. Scientific Reports, 10, 5842. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62321-3
Jindanil T., Shaheen E., Sun Y., van den Broeck J., de Faria Vasconcelos K., Politis C., & Jacobs R. (2023). A unique artificial intelligence-based tool for automated CBCT segmentation of mandibular incisive canal. Dentomaxillofacial Radiology, 52(8), 20230321. https://doi.org/10.1259/dmfr.20230321
Memon A.R., Wang E., Hu J., Egger J., & Chen X. (2020). A review on computer-aided design and manufacturing of patient-specific maxillofacial implants. Expert Review of Medical Devices, 17(4), 345–356. https://doi.org/10.1080/17434440.2020.1736040
Miragall M.F., Knoedler S.A., Kauke-Navarro M., Saadoun R., Grabenhorst A., Grill F.D., Ritschl L.M., Fichter A.M., Safi A.-F., & Knoedler L. (2023). Face the Future-Artificial Intelligence in Oral and Maxillofacial Surgery. Journal of Clinical Medicine, 12(21), 6843. https://doi.org/10.3390/jcm12216843
Rasteau S., Ernenwein D., Savoldelli C., & Bouletreau P. (2022). Artificial intelligence for oral and maxillo-facial surgery: A narrative review. Journal of Stomatology, Oral and Maxillofacial Surgery, 123(3), 276–282. https://doi.org/10.1016/j.jormas.2022.01.010
Shetty V. (2025). From static to robotic: Evolving navigation systems in oral and maxillofacial surgery. Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology. https://doi.org/10.1016/j.oooo.2025.10.015
Starch-Jensen T., Hernández-Alfaro F., Kesmez Ö., Gorgis R., & Valls-Ontañón A. (2023). Accuracy of orthognathic surgical planning using three-dimensional virtual techniques compared with conventional two-dimensional techniques: A systematic review. Journal of Oral & Maxillofacial Research, 14(1), e1. https://doi.org/10.5037/jomr.2023.14101
Stucki J., et al. (2024). The use of virtual reality and augmented reality in oral and maxillofacial surgery. Oral and Maxillofacial Surgery Clinics of North America, 36(1), 1–15. https://doi.org/10.1016/j.coms.2023.10.004
Trevisiol L., et al. (2023). Accuracy of virtual surgical planning in bimaxillary orthognathic surgery. Journal of Cranio-Maxillofacial Surgery, 51(5), 280–287. https://doi.org/10.1016/j.jcms.2023.05.015
Velarde K., Cafino R., Isla A., Ty K.M., Palmer X.-L., Potter L., Nadorra L., Pueblos L.V., & Velasco L.C. (2023). Virtual surgical planning in craniomaxillofacial surgery: A structured review. Computer Assisted Surgery, 28(1), 2271160. https://doi.org/10.1080/24699322.2023.2271160.

Ссылка для цитирования данной статьи

Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Potapov A.V. INTEGRATION OF DIGITAL PLANNING IN MAXILLOFACIAL SURGERY // Вестник науки и образования №3 (170), 2026, C. {см. журнал}.