Aplicação da inteligência artificial em radiografias digitais para detecção precoce de lesões cariosas

Abstract

Introdução: A cárie dentária é uma das doenças crônicas mais prevalentes e um relevante problema de saúde pública. A detecção precoce é fundamental para prevenir complicações e reduzir tratamentos invasivos. Nesse cenário, a inteligência artificial (IA), especialmente por algoritmos de machine e deep learning, mostra-se promissora na análise de radiografias digitais, aumentando a acurácia diagnóstica e padronizando resultados. Objetivos: Avaliar, por revisão integrativa, a eficácia do uso da IA em radiografias digitais para detecção precoce de lesões cariosas, comparando-a ao diagnóstico convencional e destacando benefícios e limitações para a prática odontológica. Metodologia: Realizou-se revisão integrativa nas bases MEDLINE (PubMed), BVS e SciELO com os descritores “inteligência artificial”, “radiografia dental”, “cárie dentária”, “detecção precoce”, “aprendizado de máquina” e “deep learning”. Incluíram-se estudos de 2021 a 2025 que abordaram IA em radiografias digitais; excluíram-se textos incompletos, teses, anais e trabalhos fora do período. A seleção seguiu a estratégia PICO: pacientes avaliados por radiografias digitais (P); aplicação de IA para detecção de cáries (I); comparação com avaliação convencional (C); acurácia diagnóstica e benefícios clínicos (O). Os dados foram sintetizados qualitativamente devido à heterogeneidade metodológica. Conclusão: A IA aplicada à análise radiográfica demonstrou alta acurácia na detecção precoce de cáries, frequentemente igual ou superior à avaliação humana. Sistemas baseados em redes neurais e aprendizado profundo oferecem rapidez, padronização e suporte à decisão clínica, favorecendo a odontologia preventiva. Apesar de limitações como custos, necessidade de treinamento e dependência da qualidade das imagens, a IA consolida-se como ferramenta complementar para otimizar fluxos clínicos, reduzir erros diagnósticos e melhorar o atendimento odontológico.

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