Inteligência artificial na Endodontia: como os modelos aprendem, são validados e aplicados à clínica
- Prof. Dr. Marco Aurélio Gagliardi Borges
- há 1 dia
- 16 min de leitura
A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma promessa tecnológica para ocupar espaço na pesquisa, no ensino e no diagnóstico odontológico.
Na Endodontia, grande parte desse avanço está relacionada à capacidade dos algoritmos de analisar imagens radiográficas, reconhecer padrões anatômicos, localizar alterações periapicais, segmentar estruturas e relacionar diferentes informações clínicas.
Entretanto, existe uma diferença fundamental entre detectar um padrão e compreender a relevância clínica daquele padrão.
Um sistema pode identificar uma região radiolúcida. Mas isso não significa que consiga, isoladamente, determinar sua origem, estabelecer o diagnóstico pulpar e periapical, compreender a história do paciente ou decidir qual tratamento deverá ser realizado.
Essa diferença precisa permanecer clara.
A inteligência artificial reconhece padrões. O endodontista reconhece consequências.
Uma revisão narrativa publicada por Ourang e colaboradores no International Endodontic Journal apresenta os princípios fundamentais da inteligência artificial, o fluxo de desenvolvimento dos modelos e suas principais aplicações na Endodontia. O artigo também alerta para a necessidade de validação rigorosa, transparência, proteção dos dados e integração responsável dessas tecnologias à prática clínica.
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Em resumo
A inteligência artificial já pode auxiliar na identificação de alterações periapicais, segmentação de canais, reconhecimento anatômico, localização de instrumentos fraturados, processamento de imagens e organização da literatura científica. Entretanto, seus resultados precisam ser validados e interpretados pelo endodontista dentro do contexto clínico. A IA oferece apoio à decisão; não substitui o diagnóstico nem a responsabilidade profissional.
A inteligência artificial pode auxiliar em | A inteligência artificial não deve decidir isoladamente |
Detecção de padrões radiográficos | Diagnóstico pulpar e periapical definitivo |
Segmentação de canais e lesões | Indicação ou contraindicação do tratamento |
Localização de estruturas | Necessidade de intervenção clínica |
Organização de informações | Prognóstico individual definitivo |
Estimativa de probabilidades | Conduta sem avaliação do paciente |
Produção de relatórios preliminares | Responsabilidade ética e profissional |
Trilha de Inteligência Artificial na Endodontia
Este artigo faz parte da Trilha de Inteligência Artificial na Endodontia da EndoToday.
Antes de aprofundar os fundamentos do aprendizado de máquina, das redes neurais e da validação dos modelos, leia o artigo principal:
Para acompanhar todos os conteúdos em sequência:
O que a revisão científica investigou?
O artigo teve três objetivos principais:
explicar os princípios básicos do aprendizado de máquina, do aprendizado profundo e das redes neurais;
descrever como uma solução de inteligência artificial é desenvolvida, desde a coleta dos dados até sua integração clínica;
discutir as principais tarefas e aplicações da inteligência artificial relacionadas ao diagnóstico, ao tratamento, ao ensino e à pesquisa em Endodontia.
Os autores destacam que métodos de visão computacional podem analisar imagens, enquanto técnicas de processamento de linguagem natural podem extrair informações de textos, prontuários e publicações científicas. Quando adequadamente validadas, essas ferramentas apresentam potencial para contribuir com o diagnóstico, o planejamento terapêutico, a educação e o cuidado ao paciente.
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Resumo traduzido do artigo
A integração da inteligência artificial na área da saúde apresentou avanços significativos, particularmente nas áreas que exigem interpretação de imagens.
A Endodontia pode se beneficiar amplamente das aplicações da inteligência artificial, especialmente na interpretação de imagens radiográficas. Entretanto, ainda existe uma lacuna de conhecimento entre os endodontistas em relação aos fundamentos do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo, o que dificulta a utilização plena dessas tecnologias.
A revisão apresenta os princípios básicos do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo, descreve as principais arquiteturas de redes neurais, explica o fluxo de desenvolvimento de soluções de inteligência artificial — desde a coleta dos dados até a integração clínica — e discute tarefas relevantes para o diagnóstico e o tratamento endodôntico.
Os autores concluem que a inteligência artificial oferece diferentes aplicações práticas na Endodontia. Métodos de visão computacional podem auxiliar na análise de imagens, enquanto o processamento de linguagem natural pode extrair informações de textos.
Com validação robusta, essas tecnologias podem aprimorar o diagnóstico, o planejamento do tratamento, a educação e o atendimento ao paciente. A integração bem-sucedida dependerá de uma colaboração contínua entre clínicos, cientistas da computação e a indústria.
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O que é inteligência artificial?
Inteligência artificial é um conceito amplo que reúne sistemas computacionais desenvolvidos para executar tarefas normalmente associadas à inteligência humana, como:
reconhecer imagens;
interpretar linguagem;
identificar padrões;
realizar classificações;
produzir previsões;
apoiar processos de decisão.
Dentro da inteligência artificial, existem dois conceitos que aparecem frequentemente na literatura odontológica: machine learning e deep learning.
Machine learning
O aprendizado de máquina, ou machine learning, permite que um sistema aprenda padrões a partir de dados sem que todas as regras sejam programadas individualmente.
Em vez de receber apenas uma sequência fixa de comandos, o modelo é exposto a exemplos. A partir desses exemplos, aprende relações matemáticas que podem ser utilizadas para classificar ou prever resultados em novos casos.
Um modelo pode, por exemplo, ser treinado com radiografias previamente classificadas como:
com alteração periapical;
sem alteração periapical.
Durante o treinamento, o algoritmo procura padrões que diferenciem essas duas categorias. Depois, recebe uma radiografia que não havia visto e calcula a probabilidade de ela pertencer a uma das classes.
Deep learning
O aprendizado profundo, ou deep learning, é um subconjunto do aprendizado de máquina baseado em redes neurais com múltiplas camadas.
À medida que a informação atravessa essas camadas, o sistema aprende características progressivamente mais complexas. Em uma radiografia, as primeiras camadas podem reconhecer contrastes e bordas; camadas posteriores podem relacionar essas informações a formas dentárias, raízes, canais e alterações ósseas.
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Isso não significa que a rede neural pense como um cérebro humano.
A expressão “rede neural” descreve uma arquitetura matemática inspirada, de maneira simplificada, na organização de neurônios interconectados. O sistema trabalha com relações estatísticas entre os dados de entrada e os resultados esperados.
Como uma inteligência artificial aprende?
A qualidade de um modelo não depende apenas da sofisticação do algoritmo.
Depende, principalmente, da qualidade dos dados utilizados para treiná-lo.
Uma solução de inteligência artificial normalmente passa por quatro grandes etapas:
coleta e preparação dos dados;
desenvolvimento e treinamento;
validação e teste;
implantação e integração clínica.
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1. Coleta e preparação dos dados
Radiografias, tomografias, fotografias, informações clínicas e registros numéricos podem ser utilizados no treinamento.
Entretanto, esses dados precisam ser:
selecionados;
organizados;
padronizados;
anonimizados;
classificados;
revisados por especialistas.
Em tarefas supervisionadas, profissionais precisam anotar as imagens. Isso pode envolver delimitar uma lesão, marcar o trajeto de um canal ou classificar a presença de uma alteração.
Portanto, a inteligência artificial não surge de maneira independente.
Antes de aprender, ela depende do conhecimento humano utilizado para organizar e classificar seus dados.
2. Treinamento
Durante o treinamento, o modelo realiza previsões, compara essas previsões com os resultados corretos e ajusta seus parâmetros internos para reduzir os erros.
Esse processo é repetido diversas vezes.
O objetivo não é fazer com que o algoritmo memorize as imagens do treinamento. O objetivo é que ele aprenda padrões capazes de serem reconhecidos em novos pacientes.
3. Validação e teste
A validação acompanha o desempenho do modelo durante o treinamento.
Entretanto, a avaliação mais importante acontece quando o sistema é testado com dados completamente novos, que não participaram do treinamento nem dos ajustes anteriores.
O teste com dados não vistos oferece uma representação mais realista da capacidade de generalização do modelo. Um algoritmo pode alcançar excelente desempenho nas imagens utilizadas em seu desenvolvimento e falhar quando exposto a exames produzidos por outro aparelho, em outra população ou em outra instituição.
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4. Integração clínica
Depois de validado, o sistema ainda precisa ser monitorado em condições clínicas reais.
Isso exige participação ativa dos profissionais, comunicação com os desenvolvedores e reconhecimento transparente das forças e limitações da tecnologia. A integração clínica não significa entregar a decisão ao algoritmo, mas incorporar suas informações a um processo decisório supervisionado.
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Principais aplicações da inteligência artificial na Endodontia
1. Classificação de imagens
Classificar significa atribuir uma imagem ou um caso a uma ou mais categorias.
Uma classificação pode ser binária:
alteração periapical presente;
alteração periapical ausente.
Também pode envolver múltiplas classes, como diferenciar:
dente hígido;
cárie;
reabsorção cervical externa;
alteração periapical;
diferentes configurações anatômicas.
Outra possibilidade é a classificação multirrótulo, na qual o mesmo modelo procura simultaneamente cárie, anatomia do sistema de canais e alterações periapicais.
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A classificação pode funcionar como uma segunda leitura da imagem, chamando a atenção do profissional para regiões que merecem análise mais detalhada.
Contudo, classificar uma radiografia não equivale a estabelecer todo o diagnóstico endodôntico.
O diagnóstico continua dependendo da correlação entre:
anamnese;
história da dor;
testes pulpares;
palpação;
percussão;
sondagem periodontal;
exame radiográfico;
exame tomográfico, quando indicado;
inspeção clínica;
experiência profissional.
Uma imagem pode apresentar uma alteração. O diagnóstico pertence ao conjunto do caso.
2. Segmentação de canais e estruturas anatômicas
Segmentação é a divisão de uma imagem em regiões consideradas relevantes.
Na Endodontia, um modelo pode ser desenvolvido para delimitar:
espaço pulpar;
canais radiculares;
dentina;
esmalte;
raízes;
região periapical;
lesões radiolúcidas;
dentes individualmente.
A segmentação do sistema de canais pode auxiliar na identificação de anatomias complexas em molares superiores e inferiores, incluindo canais adicionais e diferentes configurações internas. Também pode contribuir para a delimitação de alterações periapicais.
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Na tomografia computadorizada de feixe cônico, a segmentação tridimensional apresenta potencial para auxiliar:
o estudo anatômico;
o planejamento endodôntico;
a cirurgia parendodôntica;
o planejamento de guias;
a mensuração de estruturas;
o acompanhamento volumétrico de alterações.
Entretanto, artefatos, ruídos, restaurações metálicas, movimentação do paciente, espessura do voxel e qualidade da aquisição podem interferir no desempenho do algoritmo.
3. Reconhecimento da anatomia do sistema de canais
A anatomia interna apresenta variações que desafiam tanto o diagnóstico quanto a execução técnica.
Os modelos de inteligência artificial vêm sendo investigados para identificar:
número de raízes;
número de canais;
canais em forma de C;
configurações radiculares complexas;
canais adicionais;
trajetos anatômicos;
morfologias radiculares atípicas.
A revisão destaca estudos utilizando inteligência artificial para reconhecer detalhes complexos em radiografias, incluindo morfologia dos canais, alterações periapicais, fraturas radiculares verticais e estruturas relacionadas ao comprimento de trabalho.
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A contribuição potencial é relevante, mas existe um limite que não pode ser ignorado:
O algoritmo analisa aquilo que está representado na imagem. Ele não revela o que a imagem não conseguiu registrar.
Uma radiografia bidimensional continua sendo uma projeção de uma estrutura tridimensional. Sobreposições anatômicas, distorções e limitações de contraste permanecem presentes, mesmo quando a imagem é analisada por inteligência artificial.
4. Detecção de objetos e alterações
A detecção de objetos procura identificar e localizar estruturas específicas dentro de uma imagem.
Diferentemente de uma classificação geral, a detecção pode indicar a posição do achado por meio de uma marcação ou caixa delimitadora.
Na literatura endodôntica, essa abordagem já foi estudada para localizar:
instrumentos endodônticos fraturados;
lesões periapicais;
cáries;
trincas;
estruturas anatômicas específicas.
A revisão descreve o uso de detectores de objetos para identificar instrumentos separados em radiografias de dentes tratados endodonticamente e alterações periapicais em radiografias intraorais.
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A vantagem potencial é reduzir a chance de um achado discreto passar despercebido.
O risco aparece quando o profissional interpreta a marcação do sistema como uma confirmação diagnóstica.
Uma área destacada pelo algoritmo deve ser vista como um sinal para investigação, e não automaticamente como um diagnóstico definitivo.
5. Localização de pontos anatômicos
A detecção de pontos de referência procura localizar coordenadas específicas em uma imagem.
Na Endodontia, os modelos podem ser treinados para identificar:
orifícios dos canais;
cornos pulpares;
ápices radiculares;
referências anatômicas;
limites de estruturas.
A revisão considera que essa abordagem pode auxiliar na localização de pontos críticos, como entradas dos canais e ápices radiculares.
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No futuro, a associação entre inteligência artificial, microscopia, navegação dinâmica e sistemas de realidade aumentada poderá produzir recursos importantes para procedimentos minimamente invasivos.
Porém, a precisão necessária para orientar um procedimento clínico é muito superior à necessária para produzir uma ilustração ou uma sugestão visual.
Um pequeno erro de localização pode ter consequências importantes quando a informação orienta desgaste dentinário, acesso coronário ou abordagem cirúrgica.
6. Previsão de resultados clínicos
Algoritmos também podem relacionar variáveis clínicas e estimar probabilidades.
Entre as aplicações investigadas estão previsões relacionadas a:
dor pós-operatória;
dificuldade de casos;
possibilidade de flare-up;
desfecho do tratamento;
evolução de lesões;
comportamento de instrumentos;
risco de complicações.
Essas previsões não constituem certezas individuais.
Elas representam probabilidades calculadas a partir dos padrões presentes nos dados de treinamento.
Isso exige uma interpretação cuidadosa. Um modelo treinado em uma população específica pode não apresentar o mesmo desempenho em pacientes com outras características demográficas, clínicas ou epidemiológicas.
7. Processamento e aprimoramento de imagens
A inteligência artificial também pode ser utilizada para manipular ou melhorar imagens digitais.
As aplicações abordadas pela revisão incluem:
registro de imagens;
reconstrução;
redução de ruídos;
redução de artefatos;
aumento de resolução;
geração de imagens sintéticas.
O registro permite alinhar imagens obtidas em momentos diferentes, favorecendo comparações e acompanhamento de alterações.
A reconstrução por aprendizado profundo pode ser empregada para produzir imagens com menor ruído e reduzir artefatos. Na área médica, essas técnicas também vêm sendo estudadas como forma de melhorar imagens obtidas com protocolos de menor dose de radiação.
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A super-resolução transforma uma imagem de menor resolução em uma representação aparentemente mais detalhada. A possibilidade é interessante, mas exige cautela.
A imagem aprimorada não deve criar a falsa impressão de que novos dados biológicos foram realmente adquiridos.
Melhorar a aparência de uma imagem não é o mesmo que recuperar uma informação que nunca foi registrada.
Essa distinção é essencial quando a imagem será utilizada para fins diagnósticos.
8. Geração de imagens sintéticas
Modelos generativos podem produzir imagens semelhantes às imagens reais utilizadas durante o treinamento.
Essas imagens podem ser úteis para:
treinamento de outros algoritmos;
simulação de variações anatômicas;
educação;
produção de materiais didáticos;
comunicação com o paciente;
ampliação de bancos de imagens.
A geração sintética também pode reduzir a dependência de imagens reais de pacientes em determinadas atividades educacionais.
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Entretanto, uma imagem sintética precisa ser claramente identificada como tal.
Quando uma imagem gerada artificialmente é apresentada como se fosse um exame real, surge um problema científico, ético e educacional.
Em artigos, aulas e redes sociais, a origem da imagem deve ser transparente.
Inteligência artificial e processamento de linguagem
Nem toda inteligência artificial aplicada à Endodontia trabalha com imagens.
O processamento de linguagem natural permite que sistemas analisem e produzam textos. Os grandes modelos de linguagem, conhecidos como LLMs, são treinados com grandes volumes de informação textual e utilizam arquiteturas do tipo transformer para calcular relações entre palavras e gerar respostas.
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Na Endodontia, essas ferramentas podem auxiliar em diferentes tarefas:
resumir artigos científicos;
organizar anotações clínicas;
estruturar materiais didáticos;
localizar informações na literatura;
extrair conceitos e relações de textos;
gerar rascunhos de relatórios;
criar perguntas para estudantes;
preparar orientações pós-operatórias;
adaptar informações para diferentes públicos;
auxiliar na comunicação com pacientes.
A revisão também menciona o potencial para geração automatizada de relatórios, assistência por perguntas e respostas e acesso a informações relacionadas ao tratamento, medicamentos, instruções pós-operatórias e agendamento.
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ChatGPT pode ser utilizado como fonte científica?
Esta pergunta precisa ser respondida com precisão.
Modelos de linguagem podem produzir respostas claras, organizadas e convincentes. Contudo, fluência textual não garante validade científica.
Os estudos citados pela revisão encontraram índices limitados de acerto em versões e sistemas avaliados naquele período. Em uma investigação sobre perguntas endodônticas, a validade das respostas do GPT-3.5 foi de aproximadamente 60% quando foram aplicados critérios rigorosos. Outro estudo, baseado em perguntas endodônticas de resposta “sim” ou “não”, encontrou 57% de acurácia para o GPT-4 avaliado naquela pesquisa.
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Esses números são específicos das versões, perguntas e métodos utilizados nos estudos. Portanto, não devem ser interpretados como uma medida permanente do desempenho de todos os modelos atuais.
A mensagem científica mais importante permanece válida:
Uma resposta bem escrita pode estar errada.
Por isso, um modelo de linguagem não deve ser utilizado como referência bibliográfica final.
Ele pode auxiliar a:
formular uma pergunta;
organizar uma estratégia de busca;
resumir um artigo disponibilizado pelo usuário;
comparar conceitos;
estruturar um texto;
produzir uma primeira versão de material educacional.
Mas as afirmações científicas precisam ser confirmadas nos artigos originais, consensos, diretrizes e documentos institucionais.
O problema do sobreajuste
Um dos principais riscos durante o desenvolvimento de modelos é o overfitting, ou sobreajuste.
Isso acontece quando o sistema aprende excessivamente os dados utilizados no treinamento, incluindo ruídos, particularidades e padrões que não se repetem em outros conjuntos de dados.
O desempenho no treinamento pode parecer excelente, enquanto a capacidade de avaliar novos pacientes permanece limitada.
No extremo oposto, existe o underfitting, ou subajuste, em que o modelo é simples demais para reconhecer relações importantes.
Um bom sistema precisa alcançar equilíbrio entre complexidade e capacidade de generalização. Para reduzir o sobreajuste, podem ser utilizados conjuntos de dados maiores e mais diversos, técnicas de aumento de dados, regularização e interrupção antecipada do treinamento.
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Clinicamente, isso significa que a pergunta correta não é apenas:
“Qual foi a acurácia do modelo?”
Também é necessário perguntar:
em quais pacientes ele foi treinado?
quantas instituições participaram?
quais equipamentos produziram as imagens?
os dados de teste eram realmente independentes?
houve validação externa?
o sistema foi avaliado em condições clínicas reais?
qual foi a prevalência da condição estudada?
como foram definidos os diagnósticos de referência?
quais tipos de erro ocorreram?
Uma acurácia elevada, isoladamente, não comprova utilidade clínica.
Viés: a inteligência artificial aprende com os dados que recebe
Se um banco de dados representa inadequadamente determinada população, o modelo pode apresentar desempenho desigual em outros grupos.
O viés pode surgir devido a:
seleção inadequada dos casos;
predominância de uma faixa etária;
imagens provenientes de poucos aparelhos;
baixa diversidade anatômica;
diferenças na prevalência das doenças;
critérios inconsistentes de diagnóstico;
erros na anotação das imagens;
divergências entre os especialistas responsáveis pela classificação.
A inteligência artificial não elimina automaticamente os vieses humanos.
Em determinadas circunstâncias, ela pode reproduzi-los em escala.
Portanto, a qualidade do modelo depende não apenas da quantidade de dados, mas de sua diversidade, representatividade e qualidade.
Privacidade e proteção dos dados
Radiografias, tomografias, fotografias clínicas e prontuários são dados relacionados à saúde.
Sua utilização em plataformas de inteligência artificial exige atenção à:
anonimização;
autorização de uso;
segurança do armazenamento;
finalidade do processamento;
compartilhamento com terceiros;
rastreabilidade;
legislação de proteção de dados;
políticas da plataforma utilizada.
Informações identificáveis de pacientes não devem ser inseridas indiscriminadamente em sistemas públicos ou genéricos de inteligência artificial.
A revisão enfatiza que a integração clínica deve priorizar transparência, privacidade e uso ético dos dados.
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A inteligência artificial substituirá o endodontista?
A pergunta está mal formulada.
A discussão mais produtiva não é decidir se a inteligência artificial substituirá o profissional, mas compreender quais tarefas poderão ser parcialmente automatizadas e quais decisões continuarão exigindo julgamento humano.
A inteligência artificial pode apresentar vantagens em tarefas repetitivas e baseadas no reconhecimento de padrões.
O endodontista continua responsável por:
integrar os dados;
reconhecer limitações;
interpretar divergências;
determinar a relevância clínica;
considerar preferências e condições do paciente;
escolher a conduta;
executar o tratamento;
acompanhar a resposta biológica;
assumir a responsabilidade pela decisão.
Um algoritmo pode calcular probabilidades.
Ele não assume a responsabilidade ética, biológica e clínica pelo tratamento.
Como utilizar a inteligência artificial de maneira responsável hoje?
A incorporação responsável deve seguir alguns princípios.
Utilize a IA como apoio, não como autoridade
A informação produzida deve ser analisada criticamente.
Confirme as referências
Não aceite citações, números ou conclusões sem localizar e examinar as fontes originais.
Proteja os dados dos pacientes
Remova informações identificáveis e observe as políticas de privacidade das plataformas.
Conheça a tarefa do modelo
Um sistema desenvolvido para detectar lesões periapicais não deve ser utilizado para diagnosticar fraturas, reabsorções ou outras condições para as quais não foi validado.
Observe a população de desenvolvimento
Resultados obtidos em determinado banco de dados podem não se repetir em outra população.
Mantenha o profissional no processo decisório
A decisão clínica precisa permanecer supervisionada e contextualizada.
Diferencie educação de diagnóstico
Uma ferramenta útil para elaborar conteúdos ou simular casos não está automaticamente validada para orientar decisões clínicas.
A posição do EndoToday
A inteligência artificial representa uma oportunidade real para a Endodontia.
Ela pode ampliar a capacidade de análise, organizar informações, auxiliar na identificação de padrões e transformar a educação odontológica.
Entretanto, a adoção acrítica dessa tecnologia cria um novo risco: trocar o julgamento clínico por uma resposta estatisticamente provável, visualmente convincente e biologicamente descontextualizada.
Não devemos combater a tecnologia.
Também não devemos nos submeter a ela.
Precisamos compreender como os modelos são treinados, quais dados utilizaram, para qual tarefa foram desenvolvidos e quais erros podem produzir.
Quanto mais poderosa for a ferramenta, maior deverá ser o conhecimento de quem a utiliza.
A inteligência artificial não reduz a importância da formação clínica.
Ela torna essa formação ainda mais necessária.
Conclusão
A inteligência artificial já apresenta aplicações promissoras na análise de radiografias, segmentação de estruturas, reconhecimento anatômico, localização de alterações, processamento de imagens, previsão de resultados e organização de informações científicas.
Mas o caminho entre um modelo experimental e uma ferramenta clinicamente segura exige:
dados de qualidade;
validação externa;
teste em condições reais;
transparência;
proteção da privacidade;
monitoramento contínuo;
supervisão profissional.
A principal função da inteligência artificial não deve ser substituir o raciocínio do endodontista.
Deve ser fornecer informações que permitam ao profissional raciocinar melhor.
A inteligência artificial reconhece padrões. O endodontista reconhece consequências, define prioridades e assume a decisão.
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Perguntas frequentes
A inteligência artificial já consegue diagnosticar lesões periapicais?
Modelos vêm sendo desenvolvidos para detectar e classificar alterações periapicais em radiografias e tomografias. Entretanto, a marcação produzida pelo sistema deve ser interpretada como informação complementar. O diagnóstico endodôntico exige correlação com os dados clínicos, testes pulpares, exame periodontal e histórico do paciente.
A IA consegue localizar canais radiculares?
Algoritmos podem auxiliar no reconhecimento e na segmentação de canais e outras estruturas anatômicas. O desempenho depende da qualidade da imagem, da anatomia, do tipo de exame e dos dados utilizados no treinamento. A localização clínica continua exigindo conhecimento anatômico, magnificação, iluminação e execução técnica adequada.
ChatGPT pode substituir a consulta aos artigos científicos?
Não. Modelos de linguagem podem resumir, organizar e explicar informações, mas também podem produzir referências inexistentes, interpretações incorretas ou afirmações desatualizadas. A confirmação deve ser realizada nos artigos originais e nas diretrizes científicas.
A inteligência artificial substituirá o endodontista?
A tendência é que determinadas tarefas sejam automatizadas ou assistidas, principalmente aquelas relacionadas ao reconhecimento de padrões e organização de informações. A integração diagnóstica, a decisão terapêutica, a execução do tratamento e a responsabilidade profissional continuam dependendo do clínico.
É seguro inserir radiografias de pacientes em plataformas de IA?
Somente quando forem observadas as exigências de anonimização, consentimento, segurança, finalidade e proteção de dados. Informações identificáveis não devem ser enviadas indiscriminadamente a sistemas públicos ou que não apresentem políticas adequadas de privacidade.
Um modelo com alta acurácia está pronto para uso clínico?
Não necessariamente. É preciso avaliar o tamanho e a diversidade do banco de dados, a metodologia, a validação externa, o desempenho em novos pacientes, a ocorrência de falsos positivos e falsos negativos e a utilidade clínica real.
Tecnologia sem conhecimento não produz segurança
A inteligência artificial pode ampliar o olhar do profissional. Mas somente o conhecimento permite compreender quando confiar, quando questionar e quando ignorar uma sugestão produzida pelo algoritmo.
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Referência principal
OURANG, S. A. H.; SOHRABNIYA, F.; MOHAMMAD-RAHIMI, H.; DIANAT, O.; AMINOSHARIAE, A.; NAGENDRABABU, V.; DUMMER, P. M. H.; DUNCAN, H. F.; NOSRAT, A. Artificial intelligence in endodontics: Fundamental principles, workflow, and tasks. International Endodontic Journal, v. 57, p. 1546–1565, 2024. DOI: 10.1111/iej.14127.
Sobre o autor
Prof. Dr. Marco Aurélio Gagliardi Borges é cirurgião-dentista, especialista, mestre e doutor em Endodontia. Professor de pós-graduação e autor da EndoToday, atua na interface entre prática clínica, ensino e produção de conteúdo técnico-científico, com foco em diagnóstico, tomada de decisão e Endodontia baseada em evidências. Seus artigos buscam traduzir a literatura científica em conteúdo aplicável, claro e clinicamente relevante para cirurgiões-dentistas em diferentes níveis de formação. Saiba mais sobre o autor: quem somos.
Não ensinamos apenas a tratar dentes.
Ensinamos a cuidar de pacientes.
Endotoday - Endodontia com diagnóstico, ciência e tomada de decisão clínica.
Prof. Dr. Marco Aurélio G. Borges