Inteligência artificial rivaliza com mordida digital na detecção de cárie secundária

A cárie dentária é uma doença crônica que resulta na destruição dos tecidos duros dos dentes. É uma condição multifatorial que muitas vezes não é diagnosticada, principalmente quando está oculta ou em estágio inicial. A detecção de lesões não cavitadas é crucial para seu manejo precoce. A inspeção visual-tátil padrão muitas vezes não consegue identificar lesões precoces em superfícies de difícil acesso, como áreas proximais e abaixo de restaurações. A detecção precoce de cáries proximais é crucial para implementar tratamentos eficazes e alcançar resultados ideais. Um método complementar comum para detectar lesões precoces em superfícies proximais e avaliar sua extensão é a radiografia interproximal. A abordagem diagnóstica de rotina combina exame clínico com avaliação radiográfica. Para aumentar a taxa de detecção de cárie secundária proximal, os especialistas recomendam a integração de exames visuais e clínicos com radiografia interproximal. As radiografias interorais interorais podem ser capturadas usando sensores de filme ou digitais, com preferência por sistemas digitais devido aos seus benefícios de redução da exposição do paciente, economia de tempo, aprimoramento de imagem e facilidade de armazenamento, recuperação e transmissão de imagens. Embora mais sensíveis para detectar lesões precoces do que avaliações visual-táteis, as avaliações de mordidas apresentam uma variação significativa entre os examinadores e uma proporção considerável de detecções falso-positivas ou falso-negativas. A literatura recente tem explorado o uso da inteligência artificial (IA), um campo da ciência da computação focado no desenvolvimento de máquinas capazes de imitar as habilidades cognitivas humanas, como ferramenta de diagnóstico para detecção de lesões de cárie por meio de imagens dentárias (radiográficas digitais). À medida que a tecnologia de IA avança, um número crescente de estudos tem examinado o desempenho de diagnóstico de modelos baseados em IA, enfatizando a importância de criar ferramentas fiáveis ​​como a IA para melhorar o processo de diagnóstico. Numerosos estudos avaliaram o desempenho de modelos de IA em diversos tipos de radiografias dentárias, com foco significativo em radiografias interproximais (BWR). A IA tem sido usada para diversas aplicações em saúde bucal e dentária, incluindo a detecção de cáries dentárias, tratamento e diagnóstico endodôntico, problemas periodontais e detecção de patologias de lesões orais. Um conjunto de dados de referência de diagnósticos de cárie a partir de radiografias interproximais feitas por diferentes examinadores criou este benchmark que serve como uma ferramenta crucial para comparar o desempenho diagnóstico de modelos de IA com examinadores humanos, enfatizando as melhorias potenciais na precisão e confiabilidade que a IA pode trazer para o diagnóstico odontológico.