Várias revisões examinaram a aplicação da IA à Odontologia. Park e Park² destacam que a IA nos cuidados de saúde oferece ajuda na tomada de decisões, permitindo assim que os não especialistas funcionem como especialistas em diferentes áreas. Embora a aplicação potencial da IA nas diferentes disciplinas dos cuidados de saúde pareça ilimitada, a maior parte do trabalho tem-se centrado no diagnóstico e na identificação de riscos e resultados. Uma outra análise da aplicação da IA à Odontologia enumerou as potenciais aplicações que começaram a ser avaliadas numa variedade de especialidades odontológicas (adaptado de Machoy et al.³). Estas incluem:
Até recentemente, as aplicações da IA na Odontologia clínica limitavam-se a estudos de investigação, mas atualmente foram introduzidas aplicações comerciais que terão impacto nos cuidados clínicos. Isto acontece principalmente no domínio da radiologia oral e maxilofacial. Esta aplicação prática é lógica porque a imagiologia é essencial para o diagnóstico e tratamento de doenças dentárias e as imagens são recolhidas ao longo do tempo (permitindo a avaliação da progressão da doença)
As razões incluem a falta da disponibilidade de dados devido a preocupações com a privacidade dos pacientes, bem como a falta de registros corretos e a dificuldade em definir o "padrão de ouro", ou seja, o que é normal e o que é doença. Os resultados disponíveis fornecem apenas alguns dos dados necessários para desenvolver uma abordagem completa ao tratamento.
A próxima década determinará se a promessa oferecida pela aplicação da IA na Odontologia pode ser concretizada, o que, em última análise, resultará em melhores cuidados, para um maior número de indivíduos, e a um custo reduzido.
1 - Horgan j. Will artificial intelligence ever live up to its hype? Scientific american. Retrieved from: Https://www.Scientificamerican.Com/article/will-artificial-intelligence-ever-live-up-to-its-hype/ on december 6, 2020.
2 - Park WJ, Park JB. History and application of artificial neural networks in dentistry. Eur J Dent. 2018;12(4):594-601.
3 - Ting DSW, Pasquale LR, Peng L, Campbell JP, Lee AY, Raman R, et al. Artificial intelligence and deep learning in ophthalmology. Br J Ophthalmol. 2019;103(2):167-75.
4 - Endres MG, Hillen F, Salloumis M, Sedaghat AR, Niehues SM, Quatela O, et al. Development of a deep learning algorithm for periapical disease detection in dental radiographs. Diagnostics (Basel). 2020;10(6).
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