ANÁLISE FACIAL POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UMA NOVA FERRAMENTA PARA AVALIAÇÃO E PLANEJAMENTO ESTÉTICO POR MÉDICOS E CIRURGIÕES-DENTISTAS
DOI:
https://doi.org/10.36557/2674-8169.2026v8n8p1210-1229Palavras-chave:
Inteligência Artificial. Aprendizado de Máquina. Face. Estética. Diagnóstico por Imagem. Odontologia.Resumo
A análise facial é uma etapa fundamental para a avaliação e o planejamento de procedimentos estéticos realizados por médicos e cirurgiões-dentistas, permitindo identificar proporções, assimetrias e características dos tecidos faciais. Com o avanço das tecnologias digitais, a inteligência artificial tem sido incorporada a esse processo como ferramenta capaz de automatizar mensurações e auxiliar na interpretação de imagens. Este trabalho teve como objetivo analisar, por meio de uma revisão da literatura, a aplicação da inteligência artificial na análise facial, destacando suas contribuições, possibilidades e limitações para a avaliação e o planejamento estético. Foram analisados estudos científicos publicados entre 2021 e 2025 relacionados à utilização de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais na avaliação craniofacial. As evidências demonstraram aplicações na localização automática de pontos anatômicos, análise de fotografias e imagens tridimensionais, avaliação de proporções e assimetrias, interpretação cefalométrica e previsão de alterações dos tecidos moles. Os estudos também indicaram potencial para aumentar a padronização, a rapidez e a reprodutibilidade das avaliações, oferecendo informações complementares para a tomada de decisão clínica. Entretanto, foram identificadas limitações relacionadas à qualidade e diversidade dos bancos de dados, precisão variável entre sistemas, capacidade de generalização dos algoritmos e necessidade de validação clínica. Conclui-se que a inteligência artificial representa uma ferramenta promissora para a análise facial e o planejamento estético, podendo contribuir para avaliações mais objetivas e individualizadas. Contudo, sua utilização deve permanecer associada à avaliação clínica e à supervisão profissional, não substituindo o julgamento do médico ou cirurgião-dentista responsável pelo tratamento.
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Referências
AL-BAKER, B.; ALKALALY, A.; AYOUB, A.; et al. Accuracy and reliability of automated three-dimensional facial landmarking in medical and biological studies: a systematic review. European Journal of Orthodontics, v. 45, n. 4, p. 382-395, 2023.
AL-BAKER, B.; JU, X.; KHAAMBAY, B.; et al. Patch-based convolutional neural networks for automatic landmark detection of 3D facial images in clinical settings. European Journal of Orthodontics, v. 46, n. 6, p. 56-58, 2024.
ALMARHOUMI, A. A. Accuracy of artificial intelligence in predicting facial changes post-orthognathic surgery: a comprehensive scoping review. Journal of Clinical and Experimental Dentistry, v. 16, n. 5, p. e624-e633, 2024.
BICHU, Y. M.; HANSA, I.; BICHU, A. Y.; et al. Applications of artificial intelligence and machine learning in orthodontics: a scoping review. Progress in Orthodontics, v. 22, n. 1, p. 18-21, 2021.
CHANG, Q.; BAI, Y.; WANG, S.; et al. Automatic soft-tissue analysis on orthodontic frontal and lateral facial photographs based on deep learning. Orthodontics & Craniofacial Research, v. 27, p. 893-902, 2024.
CHENG, M.; ZHANG, X.; WANG, J.; et al. Prediction of orthognathic surgery plan from 3D cephalometric analysis via deep learning. BMC Oral Health, v. 23, art. 161, 2023.
HAIDER, S. A.; PRABHA, S.; GOMEZ-CABELLO, C. A.; et al. Facial analysis for plastic surgery in the era of artificial intelligence: a comparative evaluation of multimodal large language models. Journal of Clinical Medicine, v. 14, n. 10, p 34-37, 2025.
KHANAGAR, S. B.; AL-EHAIDEB, A.; MAGANUR, P. C.; et al. Machine learning and orthodontics, current trends and the future opportunities: a scoping review. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, v. 16, n. 2, p. 170-192, 2021.
MONILL-GONZÁLEZ, A.; ROVIRA-CALATAYUD, L.; D’OLIVEIRA, N. G.; et al. Artificial intelligence in orthodontics: where are we now. A scoping review. Orthodontics & Craniofacial Research, v. 24, n. 2, p. 6-15, 2021.
NORDBLOM, N. F.; BÜTTNER, M.; SCHWENDICKE, F. Artificial intelligence in orthodontics: critical review. Journal of Dental Research, v. 13, n. 6, p. 577-584, 2024.
OBWEGESER, D.; TIMOFTE, R.; MAYER, C.; et al. Using artificial intelligence to determine the influence of dental aesthetics on facial attractiveness in comparison to other facial modifications. European Journal of Orthodontics, v. 44, n. 4, p. 445-451, 2022.
PATCAS, R.; BORNSTEIN, M. M.; SCHÄTZLE, M. A.; et al. Artificial intelligence in medico-dental diagnostics of the face: a narrative review of opportunities and challenges. Clinical Oral Investigations, v. 26, n. 12, p. 6871-6879, 2022.
POLIZZI, A.; BOATO, M.; SERRA, S.; et al. Applications of artificial intelligence in orthodontics: a bibliometric and visual analysis. Clinical Oral Investigations, v. 29, n. 1, art. 65, 2025.
SAHLSTEN, J.; JÄRNSTEDT, J.; JASKARI, J.; et al. Deep learning for 3D cephalometric landmarking with heterogeneous multi-center CBCT dataset. PLOS ONE, v. 19, n. 6, p. 59-62, 2024.
ZHANG, Y.; XU, Y.; ZHAO, J.; et al. An automated method of 3D facial soft tissue landmark prediction based on object detection and deep learning. Diagnostics, v. 13, n. 11, p. 18-21, 2023.
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