Inteligência artificial em Raios-X dentários
Algoritmos de aprendizado profundo detectam doença periodontal a partir de radiografias 2D interdentais, de acordo com pesquisa apresentada na EuroPerio10, a principal conferência mundial em periodontia e implantodontia organizada pela Sociedade Europeia de Periodontologia (EFP).
“Nosso estudo mostra o potencial da inteligência artificial (IA) para identificar automaticamente a doença periodontal que, de outra forma, passaria despercebida. “Isso pode reduzir a exposição à radiação, evitar avaliações repetidas, prevenir a progressão silenciosa da doença periodontal e permitir o tratamento precoce.”
Estudos anteriores exploraram o uso de IA para detectar cáries, fraturas radiculares e lesões periapicais, mas a pesquisa no campo da periodontia é limitada. Neste estudo, avaliamos a capacidade de aprendizado profundo, um tipo de IA, para determinar as condições periodontais em radiografias interdentais.
Este estudo utilizou 434 radiografias interdentais de pacientes com periodontite. O processamento das imagens foi realizado utilizando a arquitetura u-net, uma rede neural convolucional utilizada para segmentar imagens com rapidez e precisão. Um especialista experiente também avaliou as imagens pelo método de segmentação. As avaliações incluíram perda óssea alveolar total ao redor dos dentes superiores e inferiores, perda óssea horizontal, perda óssea vertical, defeitos de ramificação e cálculo ao redor dos dentes superiores e inferiores.
A rede neural identificou 859 casos de perda óssea alveolar, 2.215 casos de perda óssea horizontal, 340 casos de perda óssea vertical, 108 casos de defeitos de bifurcação e 508 casos de cálculo. O sucesso do algoritmo na identificação de defeitos foi comparado às avaliações do médico e relatado como sensibilidade, precisão e pontuação F1, que é a média ponderada de sensibilidade e precisão. Para sensibilidade, precisão e pontuação F1, 1 é o melhor valor e 0 é o pior.
Os resultados de sensibilidade, precisão e pontuação F1 para perda óssea alveolar total foram 1, 0,94 e 0,96, respectivamente. Os valores correspondentes à perda óssea horizontal foram 1, 0,92 e 0,95, respectivamente, mas o IA não conseguiu identificar a perda óssea vertical. Para cálculo, os resultados para sensibilidade, precisão e pontuação F1 foram 1,0, 0,7 e 0,82, respectivamente, e para defeitos de ramo, os valores correspondentes foram 0,62, 0,71 e 0,66, respectivamente.
“Este estudo oferece um vislumbre do futuro da odontologia, onde a IA avalia imagens automaticamente para ajudar os profissionais de odontologia a diagnosticar e tratar doenças mais rapidamente”.
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