APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ANÁLISE DE RADIOGRAFIAS ODONTOLÓGICAS E SEU IMPACTO NA CONFIANÇA E ADESÃO DO PACIENTE

Autores

DOI:

https://doi.org/10.36557/2674-8169.2026v8n10p400-415

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Diagnóstico, Adesão ao Tratamento, Radiografia Odontológica, Odontologia.

Resumo

A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma importante ferramenta no campo da saúde, especialmente na odontologia, ao contribuir para a melhoria da precisão diagnóstica e da tomada de decisão clínica. Este trabalho tem como objetivo analisar a aplicação da inteligência artificial na interpretação de radiografias odontológicas e seu impacto na confiança e adesão dos pacientes ao tratamento. A metodologia baseia-se em revisão bibliográfica de estudos recentes que abordam o uso de algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais na identificação de alterações radiográficas, como cáries, lesões periapicais e outras patologias. Os resultados apontam que a IA apresenta alta acurácia na análise de imagens, auxiliando o cirurgião-dentista na detecção precoce de doenças, na redução de erros diagnósticos e na padronização das avaliações clínicas. Além disso, a utilização de recursos visuais gerados por sistemas inteligentes favorece a comunicação com o paciente, tornando o diagnóstico mais compreensível e aumentando sua confiança no profissional. Como consequência, observa-se maior adesão aos planos de tratamento propostos. Conclui-se que a inteligência artificial representa uma ferramenta complementar de grande relevância na prática odontológica, contribuindo tanto para a qualidade do diagnóstico quanto para o fortalecimento da relação entre profissional e paciente.

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Publicado

2026-10-05

Como Citar

Silva, J. P. da, Silva , W. D. S., Santos Junior, M. S. dos, Cabral, A. P., Fonseca, G. A. M. D. da, & Cardoso, A. C. (2026). APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ANÁLISE DE RADIOGRAFIAS ODONTOLÓGICAS E SEU IMPACTO NA CONFIANÇA E ADESÃO DO PACIENTE. Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, 8(10), 400–415. https://doi.org/10.36557/2674-8169.2026v8n10p400-415