DT News - Brazil - Estudo destaca o potencial e os riscos das ferramentas de IA no registro de dados odontológicos

Dental Tribune International

seg. 12 janeiro 2026

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LONDRES, Inglaterra: Uma das principais promessas das ferramentas baseadas em inteligência artificial (IA) na Odontologia é a agilização de tarefas demoradas. A criação de prontuários eletrônicos é uma área em que a IA pode proporcionar uma economia de tempo significativa; no entanto, os profissionais clínicos precisam poder confiar em uma documentação consistente e sem erros. De acordo com uma equipe de pesquisadores que testou a precisão de diversos sistemas de reconhecimento automático de fala (ASR) baseados em IA, os sistemas atuais ainda exigem supervisão clínica.

Com o objetivo de avaliar a precisão lexical, transcricional e semântica de ferramentas de reconhecimento automático de fala (ASR) em contextos clínicos, os pesquisadores ditaram 200 registros clínicos ortodônticos que incorporavam uma variedade de termos técnicos e específicos da odontologia e usaram as gravações para testar dez sistemas de ASR. Quatro dos sistemas estavam disponíveis comercialmente: Heidi, DigitalTCO, Dragon Medical One e Dragon Professional Anywhere. Outros cinco eram interfaces de programação de aplicativos (APIs) que conectavam diferentes aplicativos de software: Amazon, Google, Speechmatics, Whisper e GPT-4o Transcribe. Por fim, um combinava a interface do aplicativo GPT-4o Transcribe com o modelo GPT-4o usado para correção de erros, chamado GPT4oTranscribeCorrected.

Os pesquisadores descobriram que erros de formatação e pequenos erros gramaticais eram comuns nas transcrições geradas por todos os sistemas, assim como erros de Classe 3, erros que alteram o significado e que têm o potencial de afetar negativamente o atendimento clínico. Os erros de Classe 3 representaram entre 0,21% e 4,15% do total de erros cometidos pelos sistemas. O GPT4oTranscribeCorrected gerou o menor número de erros de Classe 3, com pelo menos um em 2% das suas transcrições, enquanto o Dragon Medical One gerou o maior número, com pelo menos um em 66% das suas transcrições. Além disso, os sistemas apresentaram dificuldades com muitos termos específicos da odontologia. Por exemplo, “Essix” foi transcrito incorretamente em 97,5% dos casos. Outros termos, como “palatalmente”, “mesialmente” e “bucalmente”, também foram interpretados incorretamente na maioria dos casos. Os pesquisadores descobriram que o sotaque do falante teve apenas uma pequena relação com os erros cometidos e que o ruído de fundo nas gravações levou a um desempenho inferior em todos os sistemas testados.

Ao discutirem os resultados, os pesquisadores descreveram o potencial dos sistemas de reconhecimento automático de fala (ASR) para otimizar a documentação clínica e destacaram melhorias que poderiam ser feitas nesses sistemas, como o uso de indicadores de confiança para sinalizar termos potencialmente incorretos. No entanto, enfatizaram que “a salvaguarda mais importante é manter um fluxo de trabalho com intervenção humana para verificar as transcrições, à medida que os médicos passam de autores a editores de suas anotações”.

O Dr. Ruairi O'Kane, autor principal do estudo e pesquisador do Centro de Biologia Craniofacial e Regenerativa do King's College London, afirmou em um comunicado à imprensa da universidade: “Ferramentas de reconhecimento de voz por IA podem agilizar a documentação e aumentar a eficiência, mas devemos permanecer vigilantes. Mesmo erros de transcrição sutis podem impactar o atendimento ao paciente.”

O estudo, intitulado “Precisão da transcrição do reconhecimento automático de fala para registros clínicos ortodônticos”, foi publicado online em 3 de novembro de 2025 no Journal of Dental Research , antes de ser incluído em uma edição impressa.

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