Como a inteligência artificial pode ser utilizada na endodontia?
Authors: Leite Paulino Gabriela , Andressa de Souza Carvalho Amanda , Dos Anjos Souza Luana Karen , Holetz de Toledo Lourenço Aneliese 
Published: February 2024

Introdução: Os avanços tecnológicos nas ciências da saúde têm desencadeado uma revolução notável nos modelos de Inteligência Artificial (IA) destinados a serem aplicados nos cuidados humanos. Especificamente, a área de planejamento, diagnóstico e tratamento endodôntico está profundamente dependente de uma compreensão minuciosa e precisa das condições relacionadas à polpa dental e aos tecidos periapicais. Qualquer imprecisão no diagnóstico pode resultar em surtos de dor, sinusite ou disseminação de infecção, com potenciais consequências adversas para o planejamento terapêutico. Objetivo: Perante a isso, o presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de evidenciar, consultando a literatura recente, os avanços e as limitações que a inteligência artificial traz para os tratamentos endodônticos. Metodologia: Utilizou-se treze artigos indexados, no último ano, no portal Pubmed por meio dos termos "artificial intelligence" e "endodontics". Resultados: A avaliação pré-operatória adequada de um dente, antes de iniciar o tratamento endodôntico, é uma etapa crucial para determinar o sucesso desse procedimento. Para aprimorar essa avaliação e tornar o tratamento mais eficaz, foram desenvolvidos modelos de IA que abordam diversas facetas do processo, como a determinação do comprimento de trabalho, identificação de fraturas radiculares verticais, detecção de falhas em canais radiculares, análise da morfologia radicular e a avaliação da força de impulso e torque durante o preparo do canal. Além disso, esses modelos têm a capacidade de detectar doenças pulpares, identificar e diagnosticar lesões periapicais, prever a ocorrência de dor pós-operatória, estimar o sucesso do tratamento e avaliar a complexidade do caso. Um estudo recente demonstrou que os algoritmos de IA apresentam um grande potencial na identificação de canais obturados e não obturados em dentes submetidos a tratamento endodôntico. No entanto, eles ainda são suscetíveis a interferências de artefatos metálicos e variações nas calcificações do canal. Portanto, é crucial que haja um esforço contínuo no desenvolvimento e aprimoramento desses algoritmos, bem como na validação de sua precisão usando conjuntos de dados externos. A IA possui a habilidade de realizar a conexão de informações que são lançadas em seu sistema e, assim, atuar como uma ferramenta de apoio à decisão clínica para obtenção de melhores tratamentos. Dentre as vantagens da IA cita-se a capacidade de melhorar a eficiência diagnóstica e reduzir significativamente o tempo necessário para interpretar imagens e dados clínicos. No entanto, é importante reconhecer que, embora as técnicas de IA estejam cada vez mais presentes na odontologia, existem desafios a serem superados para aprimorar ainda mais o desempenho, a confiabilidade e a aplicabilidade dos modelos da inteligência. Essas limitações incluem restrições relacionadas a recursos computacionais, limitações na confiabilidade dos diagnósticos, desafios na generalização de resultados e a necessidade de desenvolver modelos com base em conjuntos de dados mais diversificados e abrangentes. Conclusão: Em conclusão, os sistemas baseados em IA desenvolvidos nos últimos anos têm um grande potencial para serem usados em várias áreas da odontologia, auxiliando os profissionais a realizar diagnósticos precisos e fornecer recomendações acuradas. No entanto, é improvável que a IA substitua completamente a relação dentista-paciente em um futuro próximo, uma vez que os aspectos humanos desempenham um papel fundamental na tomada de decisões no cuidado odontológico. As tecnologias de IA estão destinadas a complementar as habilidades dos dentistas, ajudando a reduzir erros de diagnóstico e aprimorar a eficiência, tornando os cuidados bucais mais acessíveis e eficazes, enquanto permitem que os profissionais se concentrem em aspectos mais complexos e individuais do tratamento.