Bom dia • 28/04/2024
Autor: Adriel Silva de Aquino
A detecção precoce de lesões de cárie é fundamental para o sucesso no tratamento e prevenção de complicações futuras. Tradicionalmente, a detecção de cárie é realizada por meio de exames clínicos e radiográficos, sendo que a radiografia é uma das principais ferramentas utilizadas pelos profissionais da área odontológica para diagnosticar e planejar o tratamento de lesões de cárie. No entanto, a detecção de lesões de cárie em radiografias pode ser desafiadora, especialmente quando as lesões são pequenas e apresentam extensão limitada. É nesse contexto que a inteligência artificial, mais especificamente a técnica de deep learning, vem se destacando como uma ferramenta promissora para auxiliar os profissionais na detecção precoce de lesões de cárie.
O artigo de Cantu e colaboradores (2020) apresenta uma pesquisa que utilizou a técnica de deep learning para detectar lesões de cárie em radiografias interproximais. A pesquisa contou com a participação de 3 radiologistas e 3 cirurgiões-dentistas, que avaliaram as radiografias de forma manual, e com um modelo de deep learning, treinado com um conjunto de imagens de radiografias previamente diagnosticadas. Os resultados obtidos demonstraram que o modelo de deep learning obteve uma acurácia média de 0,85 na detecção de lesões de cárie em radiografias interproximais, o que representa um desempenho muito próximo ao dos radiologistas e cirurgiões-dentistas participantes da pesquisa. Os resultados dessa pesquisa são promissores, pois indicam que a técnica de deep learning pode ser uma ferramenta eficaz para auxiliar os profissionais na detecção precoce de lesões de cárie em radiografias interproximais, especialmente aquelas com extensão limitada. Além disso, a utilização dessa técnica pode proporcionar uma maior rapidez e precisão na detecção de lesões, reduzindo o tempo e os custos envolvidos nos processos de diagnóstico e tratamento.
No entanto, é importante destacar que o uso da técnica de deep learning não substitui a avaliação clínica e radiográfica realizada pelos profissionais, sendo importante que a tecnologia seja utilizada como uma ferramenta complementar para auxiliar na tomada de decisão. Além disso, é necessário que haja uma avaliação crítica dos resultados obtidos pela técnica, de modo a evitar possíveis erros e equívocos no diagnóstico. Outro aspecto importante a ser considerado é a necessidade de aprimoramento e desenvolvimento de modelos de deep learning específicos para diferentes tipos de lesões de cárie e diferentes regiões da boca, já que a técnica pode apresentar variações em seu desempenho dependendo das características das imagens de radiografias analisadas.
O estudo de Cantu e colaboradores (2020) demonstra que a utilização da técnica de deep learning pode ser uma ferramenta eficaz e promissora para auxiliar os profissionais na detecção precoce de lesões de cárie em radiografias interproximais. É necessário que haja uma avaliação crítica dos resultados obtidos pela técnica, a detecção precoce de lesões de cárie é extremamente importante para evitar tratamentos mais invasivos e dolorosos. Quando as lesões são detectadas em estágios iniciais, é possível realizar procedimentos menos invasivos, como a remineralização, que consiste na aplicação de flúor e outras substâncias que ajudam a fortalecer o esmalte e reverter o processo de desmineralização.
Nesse contexto, a inteligência artificial e a aprendizagem de máquina têm sido cada vez mais utilizadas na odontologia para auxiliar no diagnóstico de lesões de cárie. O estudo de Cantu et al. (2020) é um exemplo de como essa tecnologia pode ser aplicada de forma eficaz. Os resultados da pesquisa mostraram que o modelo de deep learning desenvolvido pelos pesquisadores apresentou uma precisão de detecção de lesões de cárie de até 98,87% em imagens de radiografias interproximais, que são comumente usadas na odontologia para detectar cáries interproximais.
O modelo conseguiu detectar diferentes tipos de lesões de cárie, incluindo lesões iniciais e lesões mais avançadas, com alto grau de precisão. Isso significa que a tecnologia pode ser utilizada para detectar lesões de cárie em estágios iniciais, o que permite o tratamento precoce e evita a progressão da doença. Outra vantagem da utilização de tecnologias baseadas em inteligência artificial é a possibilidade de realização de diagnósticos mais precisos e objetivos. Como os modelos são treinados com grandes quantidades de dados e são capazes de identificar padrões que podem passar despercebidos aos olhos humanos, é possível reduzir o risco de erros e aumentar a eficácia do diagnóstico. É importante destacar que a tecnologia não deve ser vista como uma substituição para a avaliação clínica e a experiência do dentista.
O diagnóstico preciso e o tratamento adequado de lesões de cárie ainda dependem de uma avaliação clínica cuidadosa, que inclui exame visual, sondagem e avaliação radiográfica. Além disso, a utilização de tecnologias baseadas em inteligência artificial também levanta questões éticas e de privacidade, que devem ser consideradas. É necessário garantir que os dados dos pacientes sejam protegidos e que a tecnologia seja utilizada de forma ética e responsável.
Em conclusão, a utilização de tecnologias baseadas em inteligência artificial e aprendizagem de máquina na odontologia tem o potencial de revolucionar o diagnóstico e tratamento de lesões de cárie, permitindo a detecção precoce e o tratamento menos invasivo. O estudo de Cantu et al. (2020) é um exemplo de como a tecnologia pode ser aplicada de forma eficaz, mas é importante lembrar que a avaliação clínica ainda é fundamental para o diagnóstico e tratamento adequados. É necessário também garantir que a tecnologia seja utilizada de forma ética e responsável, levando em consideração questões de privacidade e segurança dos dados dos pacientes.
Por: Jornal Simãodiense jornalsimaodiense
