Análise da inteligência artificial no diagnóstico de lesões cariosas em radiografia interproximal: Uma Revisão de literatura.

Resumo

Este trabalho teve como objetivo explorar a aplicação da inteligência artificial no diagnóstico precoce de lesões cariosas em radiografias interproximais, analisando seu potencial para otimizar a precisão e a eficiência diagnóstica na prática odontológica. A metodologia empregada consistiu em uma pesquisa bibliográfica abrangente, focada na análise de estudos que abordam a utilização da inteligência artificial, com ênfase em Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para a detecção e classificação de lesões cariosas em radiografias interproximais. Os resultados revisados demonstraram que a IA, especialmente modelos como U-Net, YOLO e DenseNet121, oferece uma ferramenta eficaz para detecção de cáries, frequentemente superando a sensibilidade e a padronização do diagnóstico humano, particularmente em estágios iniciais da doença. Os benefícios identificados incluem diagnósticos mais rápidos e precisos, otimização do tempo clínico e a possibilidade de intervenções menos invasivas. Contudo, foram observados desafios relacionados à necessidade e confiabilidade dos resultados (falsos positivos e negativos), aspectos éticos e regulatórios, e resistência profissional. A inteligência artificial representa um avanço significativo para o diagnóstico de cárie, com o potencial de transformar a odontologia ao atuar como ferramenta complementar que auxilia e potencializa o trabalho do cirurgião-dentista. Para a plena realização desse potencial, são essenciais o contínuo esforço de pesquisa e desenvolvimento, o aprimoramento da qualidade dos dados e a integração cuidadosa da tecnologia com a expertise clínica, visando à promoção da saúde bucal e à melhoria da qualidade de vida dos pacientes.