A inteligência artificial (IA) está avançando rapidamente em todas as áreas, e não é diferente na Odontologia.

A sua aplicação no diagnóstico de lesões de cáries vem sendo avaliada através de vários estudos para analisar o custo benefício na detecção precoce e, na prevenção de restaurações invasivas.

A cárie dentária afeta mais de 3 bilhões de pessoas em todo o mundo e gera custos significativos e encargos com a saúde. Com base no entendimento de que as lesões de cárie iniciais (não cavitadas) podem ser interrompidas de forma não invasiva ou microinvasiva (por exemplo, aplicação de verniz fluoretado). A terapia invasiva / restauradora tradicional de cárie é restrita a lesões avançadas, acarretando uma espiral de retratamentos crescentes e cada vez mais caros. Evitar este ciclo inclui a detecção de lesões precoces em superfícies mais complexas, como as proximais. 

Embora seja mais sensível para detectar lesões precoces do que a avaliação tátil-visual, a avaliação através das radiografias bitewings vem com uma variação significativa entre os examinadores, e uma proporção considerável de detecções de falso-positivo ou falso-negativo.

A inteligência artificial (IA) foi sugerida para ajudar a superar a confiabilidade e a validade limitadas da análise de imagens dentais, em estudo publicado este ano na Journal of Dental Research. 

Neste estudo, o objetivo foi avaliar o custo-efetividade do emprego de IA para detecção de cárie proximal em radiografias interproximais.

O estudo foi baseado em um modelo anterior (Garcia Cantu et al. 2020). Apenas lesões de cárie proximal em dentes permanentes foram incluídas. Os dados de precisão produzidos foram usados ​​para informar um modelo de custo-efetividade estabelecido, considerando que, em um ambiente da vida real, os dentistas não apenas confiariam na IA, mas também triangulariam as descobertas com as de avaliações clínicas e assim por diante. 

Foram comparadas 2 estratégias de detecção para lesões de cárie proximal. Em ambos os grupos, a detecção de cárie visual-tátil semestral foi assumida como sendo realizada, permitindo detectar os estágios avançados, mas não estágios iniciais. No grupo de controle (sem IA), a detecção radiográfica de cárie em bitewings foi realizada por dentistas, permitindo detectar também lesões iniciais e aumentar a sensibilidade para detectar lesões avançadas. 

As diferenças de precisão entre os grupos se traduzem em diferentes decisões de tratamento e, portanto, diferenças de custo. 

Após a análise dos dados, esta pesquisa descobriu que o IA é menos caro e mais eficaz ao longo da vida, apesar de ser mais caro inicialmente. 

Este custo-benefício foi realizado em grande parte por meio da IA ​​com uma sensibilidade mais alta, facilitando terapias preventivas mais eficazes. 

Quer ler o estudo completo?

Acesse: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7985854/