Detecção de Cáries Proximais em Radiografias de Interproximais Usando Inteligência Artificial
4 de fevereiro de 2026 atualizado por: Rawda Hesham Abd ElAziz, Cairo University
Detecção de Cáries Proximais em Radiografias de Bitewing Usando Inteligência Artificial - Um Estudo Clínico de Diagnóstico
Utilizando uma sequência de radiografias interproximais, a inteligência artificial auxilia na identificação de cáries interproximais.
Para a identificação de cáries dentárias em radiografias interproximais, periapicais e panorâmicas, será criada uma rede de aprendizagem profunda treinada. Este estudo teve como objetivo investigar a fiabilidade de um novo modelo de Inteligência Artificial baseado em aprendizagem profunda na deteção de Cáries Proximais utilizando Radiografias Interproximais Digitais.
(BW).
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
2000
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
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Cairo, Egito, 11331
- Ain Shams University
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Pacientes que frequentam a clínica dentária externa da Faculdade e que necessitam de exame radiográfico de asa de mordida para diagnóstico de rotina ou planeamento de tratamento.
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Pacientes com todos os pré-molares e molares permanentes (no máximo um dente em falta de cada lado)
Critérios de Exclusão:
- 1-Anomalias Dentárias → Amelogênese Imperfeita, Dentinogênese Imperfeita, taurodontismo 2-Apinhamento severo que impeça a visualização dos pontos de contacto dos dentes 3-Arames ortodônticos colados ao esmalte do dente
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Grupo 1 Inteligência Artificial Aprendizagem profunda que é aplicada no Diagnóstico da Cárie Proximal
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A inteligência artificial foi utilizada como ferramenta de diagnóstico de aprendizagem profunda para detetar cáries proximais em radiografias digitais de asa de mordida.
O sistema analisou imagens e gerou pontuações de probabilidade e marcadores visuais para lesões suspeitas.
O seu desempenho foi comparado com diagnósticos de examinadores especialistas como padrão de referência.
Os resultados da IA foram utilizados apenas para avaliação e não influenciaram as decisões de tratamento dos pacientes.
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Grupo 2: Bitewing digital anotado manualmente por especialistas humanos
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As radiografias digitais de bitewing foram anotadas manualmente por especialistas humanos calibrados para identificar a presença e localização de cáries proximais.
As anotações foram realizadas utilizando critérios de diagnóstico padronizados e software de imagem dedicado para marcar lesões suspeitas.
Estas marcações de especialistas serviram como padrão de referência para comparação com os resultados da inteligência artificial.
A concordância interexaminador foi avaliada e as discordâncias foram resolvidas por consenso.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
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Fiabilidade do modelo de inteligência artificial na deteção de cáries proximais em radiografias digitais de mordida
Prazo: avaliação transversal na linha de base, sem período de acompanhamento
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avaliação transversal na linha de base, sem período de acompanhamento
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Colaboradores
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
15 de janeiro de 2023
Conclusão Primária (Real)
15 de setembro de 2025
Conclusão do estudo (Real)
1 de dezembro de 2025
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
4 de fevereiro de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
4 de fevereiro de 2026
Primeira postagem (Real)
11 de fevereiro de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
11 de fevereiro de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
4 de fevereiro de 2026
Última verificação
1 de fevereiro de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- CONS_ Rad 1180
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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