Aplicações da Inteligência Artificial no Diagnóstico e Prognóstico do Câncer Oral: Revisão Crítica e Perspectivas Clínicas

Resumo

O câncer oral representa um importante problema de saúde pública mundial, apresentando elevadas taxas de morbidade e mortalidade, especialmente em decorrência do diagnóstico tardio. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) vem emergindo como ferramenta promissora para auxiliar no diagnóstico, prognóstico e manejo clínico dessa neoplasia. O presente estudo teve como objetivo revisar criticamente as aplicações da inteligência artificial no diagnóstico e prognóstico do câncer oral, destacando avanços tecnológicos, limitações metodológicas e perspectivas clínicas futuras. Trata-se de uma revisão narrativa da literatura, realizada por meio de buscas nas bases Google Scholar, Scopus e Web of Science, utilizando descritores relacionados à inteligência artificial, aprendizado de máquina, deep learning e câncer oral. Foram selecionados estudos publicados nos últimos dez anos envolvendo aplicações de IA na oncologia oral. Os resultados demonstraram que algoritmos de machine learning e deep learning, especialmente redes neurais convolucionais, apresentam elevada acurácia na classificação de lesões orais, análise histopatológica e predição prognóstica. Além disso, sistemas automatizados mostraram potencial para auxiliar no diagnóstico precoce e no suporte à decisão clínica. Entretanto, limitações relacionadas à qualidade das bases de dados, ausência de validação externa, vieses metodológicos e baixa interpretabilidade ainda dificultam sua implementação rotineira na prática clínica. Conclui-se que a inteligência artificial possui potencial significativo para transformar a oncologia oral, especialmente no contexto da detecção precoce e medicina personalizada, embora sua integração clínica dependa de validação robusta, padronização metodológica e regulamentação ética adequada.