Con la creciente demanda de cirugía ortognática y otros tratamientos faciales, la identificación precisa de puntos anatómicos se ha vuelto crucial. Los avances recientes se han centrado en el uso de análisis radiológico tridimensional en lugar de métodos bidimensionales tradicionales, ya que permite una planificación de tratamiento más precisa, principalmente basada en la identificación directa por parte de los clínicos. Sin embargo, el trazado manual puede ser demorado, especialmente al tratar con un gran número de pacientes. Este estudio comparó la precisión y confiabilidad de la identificación de puntos anatómicos utilizando inteligencia artificial (IA) e identificación manual. Treinta pacientes mayores de 19 años que se sometieron a tratamiento pre-ortodóncico y cirugía ortognática y que tenían escaneos radiológicos tridimensionales pre-ortodóncicos fueron seleccionados. Se identificaron trece indicadores anatómicos utilizando ambos métodos de IA e identificación manual. Los puntos de referencia fueron identificados por IA y cuatro clínicos experimentados, y se realizó un ANOVA múltiple para analizar los resultados. Los resultados del estudio revelaron diferencias significativas mínimas entre el trazado de IA e manual, con una desviación máxima de menos de 2,83 mm. Esto indica que el uso de IA para identificar puntos anatómicos puede ser un método confiable en la planificación de cirugía ortognática. Nuestros hallazgos sugieren que el uso de IA para la identificación de puntos anatómicos puede mejorar la precisión y confiabilidad del tratamiento, beneficiando en última instancia a los clínicos y pacientes.