DT News - Brazil - A inteligência artificial dá os primeiros passos na previsão da gravidade da doença periodontal pós-tratamento

Anisha Hall Hoppe, Dental Tribune International

qui. 5 outubro 2023

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LAHORE, Paquistão: Como o tratamento da doença periodontal requer uma abordagem diferenciada, um meio de prever as necessidades de tratamento mais prováveis poderia ajudar os profissionais de odontologia a adaptar os tratamentos a pacientes individuais. Num novo estudo, investigadores no Paquistão avaliaram se a utilização de um modelo de aprendizagem automática autodesenvolvido – uma forma de inteligência artificial (IA) – poderia ajudar a prever o nível de gravidade mesmo dos cursos mais complexos de doença periodontal após o tratamento. Embora os dados utilizados fossem limitados, descobriram que a IA poderia influenciar o tratamento da doença periodontal realizado, indicando um papel maior para a aprendizagem automática no atendimento ao paciente.

Nos últimos anos, o uso da IA nos cuidados de saúde tem sido muito estudado e tem sido demonstrado o seu potencial para melhorar o diagnóstico e os resultados do tratamento. Por exemplo, tem sido aplicado com sucesso ao diagnóstico de doença periodontal através de radiografias panorâmicas. No entanto, tem havido pouca investigação sobre a sua utilização para prever o curso e os resultados da doença periodontal.

Depois de gerar um conjunto de dados sintéticos de 1.000 pacientes, com foco em variáveis como idade, tabagismo e gravidade da doença antes e depois do tratamento, os pesquisadores deste estudo empregaram um modelo de aprendizado de máquina de regressão linear para análise preditiva. Os pacientes artificiais tinham entre 20 e 80 anos e mediana de idade de 45 anos. Metade deles eram fumantes e cerca de metade haviam recebido tratamento periodontal. A gravidade da doença periodontal variou de 0 (saudável) a 10 (grave), e as observações pós-tratamento mostraram uma diminuição geral na gravidade da doença.

As análises de correlação não encontraram nenhuma relação significativa entre hábitos de fumar, idade e gravidade da doença antes ou depois do tratamento. Houve uma correlação fraca entre a idade e o resultado do tratamento, uma surpreendente falta de uma relação significativa entre o tabagismo e a gravidade da doença pós-tratamento, e uma correlação positiva entre a gravidade da doença pré e pós-tratamento. Notavelmente, aqueles com doença grave antes do tratamento muitas vezes também apresentavam doença grave pós-tratamento, sugerindo que casos mais graves podem ser mais difíceis de tratar eficazmente. O modelo iluminou as nuances das interações das variáveis demográficas e da doença, mas teve um sucesso preditivo limitado, em parte porque a investigação assumiu que o tratamento administrado era universalmente eficaz e não considerou a competência do médico, por exemplo.

Clinicamente, os resultados sublinham a necessidade de cuidados personalizados, tendo em conta as nuances individuais do paciente. Do ponto de vista da IA, o estudo destaca os desafios nas previsões de cuidados de saúde, enfatizando o potencial e a necessidade de um refinamento contínuo da IA. Os autores do estudo recomendaram que pesquisas futuras deveriam abordar as limitações do estudo, como os dados gerados artificialmente, e possivelmente incorporar metodologias avançadas de IA, à medida que nos aproximamos dos cuidados de saúde preditivos baseados em IA. Eles também sugeriram que pesquisas futuras poderiam explorar outras formas de treinar modelos, como aumento de gradiente ou redes neurais, para comparação.

O estudo, intitulado “Role of artificial intelligence in periodontology”, foi publicado em 27 de maio de 2023 no Pakistan Journal of Medical and Health Sciences.

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