Inteligência artificial aplicada aos exames de imagem odontológicos: uma revisão da literatura - Jerusa Jobim Jardim; Heraldo Luís Dias da Silveira; Priscila Fernanda da Silveira Tiecher; Mariana Boessio Vizzotto; Nádia Assein Arús (Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Odontologia, 2023)
Objetivo: investigar a literatura relacionada à aplicação e desempenho da Inteligência Artificial (IA) em exames de imagem odontológicos. Revisão de literatura: foram incluídos 70 trabalhos experimentais e revisões sistemáticas da literatura, publicados em inglês, no período entre 2018 e 2021, que analisaram a aplicabilidade da IA na detecção automática de: pontos cefalométricos, lesões de cárie, lesões apicais, perda óssea periodontal, sistemas de implantes, cistos e tumores odontogênicos, osteoporose, sinusite maxilar, terceiros molares e canal mandibular, ateromas em carótida, fratura radicular vertical, osteoartrite em articulação temporomandibular, avaliação de morfologia radicular e numeração dentária.  Resultados: 58,73% dos trabalhos analisados mostrou acurácia diagnóstica acima de 80% com a utilização de IA.  Discussão: A maior limitação encontrada foi em relação à aquisição de amostras em quantidade suficiente para treinamento e teste dos modelos, já que imagens radiográficas têm sua disponibilidade limitada por questões éticas e legais relativas aos pacientes e Instituições. A falta de padronização na segmentação e processamento das imagens foi outro fator a influenciar os resultados obtidos, dificultando comparação e generalização. Apesar disso, diversos estudos apresentaram sugestões ou possíveis aperfeiçoamentos para pesquisas futuras, de forma a reduzir estas limitações.  Conclusão: A aplicação da IA no diagnóstico por imagens mostrou-se promissora nas diversas áreas pesquisadas, com desempenhos muito semelhantes ou mesmo superiores, muitas vezes, ao desempenho dos profissionais humanos. Contudo, para a legitimação de sua utilização como parte do fluxo de trabalho na clínica, limitações ainda presentes devem ser superadas, especialmente no treinamento dos algoritmos para obtenção de melhores valores de acurácia.