BUDAPESTE, Hungria: A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente a indústria odontológica de forma radical, e sua influência está sendo sentida especialmente poderosamente em diagnósticos, onde plataformas alimentadas por IA são capazes de analisar instantaneamente e efetivamente uma ampla gama de informações visuais para uma variedade de condições odontológicas. Para avaliar a precisão dos modelos de IA na difícil tarefa de detectar cáries proximais em radiografias bitewing, pesquisadores da Universidade Semmelweis em Budapeste conduziram uma revisão sistemática e meta-análise. Seus resultados confirmam entendimentos emergentes de que os modelos de IA podem ser altamente eficazes em um ambiente clínico, mas que o clínico continua sendo de vital importância para o julgamento final e a tomada de decisão.
Vinte e um estudos, de um total inicial de 2.442, atenderam aos critérios de inclusão. Para serem elegíveis, os estudos tiveram que comparar os achados de IA com o consenso de especialistas, e apenas ensaios controlados randomizados e não randomizados foram considerados. Os pesquisadores empregaram modelos estatísticos para avaliar as medidas diagnósticas de sensibilidade — a proporção de dentes corretamente identificados com cáries — e especificidade — a proporção de dentes saudáveis corretamente identificados. Este método levou em conta sua inter-relação e combinou os resultados entre os estudos para estimar o desempenho geral.
As descobertas revelaram a impressionante precisão diagnóstica da IA. A sensibilidade combinada foi de 94%, e a especificidade atingiu 91%, demonstrando a capacidade da IA de detectar lesões cariosas e excluir dentes saudáveis de forma eficaz. Os modelos mostraram altos valores preditivos negativos, sugerindo a confiabilidade da IA na identificação de casos sem cárie, embora os valores preditivos positivos tenham sido moderados, indicando algum potencial para identificar incorretamente dentes saudáveis como portadores de cárie. A razão de chances diagnóstica, que quantifica o quanto mais provável é que um dente com cárie seja sinalizado como cariado em comparação com um dente saudável, foi alta, ressaltando ainda mais o desempenho robusto da IA, especialmente quando comparado com o de especialistas humanos, cuja sensibilidade foi encontrada tipicamente em 24%–36% em outros estudos — embora sua especificidade seja alta, em 94%–97%. Nesta meta-análise, a precisão diagnóstica da IA não pôde ser comparada com a de especialistas devido à falta de dados publicados nos estudos incluídos.
Clinicamente, as implicações do uso de IA são significativas. A IA pode oferecer assistência substancial na detecção de cáries; no entanto, o estudo enfatizou a necessidade de supervisão de especialistas para validar descobertas positivas a fim de evitar tratamentos desnecessários ou diagnósticos perdidos. Ao complementar a expertise humana, a IA pode agilizar os fluxos de trabalho odontológicos, aumentar a precisão do diagnóstico e reduzir os efeitos da variabilidade do examinador.
O estudo, intitulado “Diagnostic accuracy of artificial intelligence for approximal caries on bitewing radiographs: A systematic review and meta-analysis”, foi publicado na edição de dezembro de 2024 do Journal of Dentistry.
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