Inteligência artificial em Endodontia: pode uma máquina ajudar a encontrar o problema?

A inteligência artificial já está a entrar na Medicina Dentária e a Endodontia é uma das áreas onde existem aplicações particularmente interessantes.

Algoritmos podem analisar radiografias, tomografia computorizada de feixe cónico (CBCT) e outros dados para ajudar a identificar lesões, anatomia ou padrões difíceis de reconhecer. Mas isso não significa que uma máquina consiga, sozinha, dizer qual o dente que dói ou decidir automaticamente se deve ser tratado.

A melhor forma de olhar para a IA é como uma ferramenta de apoio ao diagnóstico e à decisão clínica, não como substituto do médico dentista.

Onde pode a IA ser utilizada em Endodontia?

A investigação tem explorado várias aplicações:

• deteção de lesões periapicais;
• segmentação de dentes, raízes e canais em CBCT;
• identificação de canais adicionais;
• avaliação de tratamentos endodônticos anteriores;
• deteção de instrumentos separados;
• apoio na medição de comprimentos e estruturas anatómicas;
• avaliação de fraturas radiculares;
• previsão de alguns resultados clínicos.

Algumas aplicações já são incorporadas em software comercial, enquanto outras continuam essencialmente em investigação.

A IA consegue ver uma infeção numa radiografia?

Algoritmos de visão computacional podem ser treinados para reconhecer padrões radiográficos compatíveis com lesões periapicais.

Em alguns estudos apresentam desempenho elevado em tarefas específicas. Podem funcionar como uma segunda leitura, chamando a atenção para uma alteração subtil que merece análise.

Mas existe uma diferença entre detetar uma área escura e fazer um diagnóstico endodôntico.

Uma imagem junto à raiz pode ter diferentes origens. É necessário saber se a polpa está vital, conhecer os sintomas e integrar o exame clínico. Como explicamos no artigo sobre lesões radiográficas junto à raiz, imagem e diagnóstico não são sinónimos.

Pode ajudar a encontrar canais difíceis?

Sim, esta é uma área promissora.

A anatomia radicular pode ser extremamente complexa e canais adicionais podem ser difíceis de identificar mesmo em CBCT.

Revisões científicas recentes mostram crescente investigação em IA para deteção e segmentação de canais acessórios, incluindo canais MB2 nos molares superiores.

A IA pode ajudar a destacar uma anatomia provável, mas a localização clínica continua a depender de conhecimento anatómico, acesso correto e frequentemente do microscópio operatório.

E na tomografia?

A CBCT produz centenas de imagens e uma quantidade enorme de informação tridimensional.

Algoritmos de IA podem ajudar a segmentar estruturas, calcular volumes e assinalar áreas suspeitas. Isso pode tornar a análise mais rápida e sistemática.

No entanto, a CBCT em Endodontia contém artefactos, variações anatómicas e informação fora do dente de interesse que precisam de interpretação clínica responsável.

Automatizar a imagem não elimina essa responsabilidade.

A IA consegue diagnosticar uma fratura radicular?

É uma das áreas em investigação.

Modelos recentes têm mostrado resultados promissores quando combinam informação de CBCT com padrões de perda óssea e dados clínicos.

Mas a fratura radicular vertical continua a ser um diagnóstico difícil. Nem uma IA nem uma CBCT negativa excluem de forma absoluta uma fissura muito fina.

Esta é precisamente uma situação em que o futuro provavelmente passará pela integração entre algoritmos, imagem e exame clínico especializado.

A inteligência artificial é mais precisa do que um endodontista?

A pergunta é demasiado simples.

Um algoritmo pode superar profissionais numa tarefa muito limitada para a qual foi especificamente treinado, por exemplo identificar um padrão numa imagem padronizada.

Mas uma consulta envolve muito mais: ouvir sintomas, selecionar testes, avaliar qualidade da imagem, reconhecer situações fora do padrão, considerar restaurabilidade, preferências do paciente e consequências de diferentes tratamentos.

Revisões recentes mostram resultados promissores, mas também grande variabilidade entre modelos. Alguns sistemas apresentam falsos positivos importantes quando utilizados isoladamente.

Pode uma IA dizer se devo fazer tratamento endodôntico ou extrair?

Atualmente, não de forma autónoma e responsável.

Essa decisão exige integrar diagnóstico pulpar e periapical, estrutura dentária, periodonto, restauração, prognóstico e alternativas.

É exatamente por isso que, perante decisões irreversíveis, a avaliação especializada e eventualmente uma segunda opinião continuam a ser essenciais.

E a IA generativa, como o ChatGPT?

Ferramentas de linguagem podem ajudar pacientes a compreender conceitos e profissionais a organizar informação, mas podem também produzir respostas incorretas, desatualizadas ou excessivamente confiantes.

Não veem o paciente, não realizam testes clínicos e não devem substituir um diagnóstico médico ou dentário.

A qualidade da resposta depende da qualidade dos dados e do contexto fornecido.

O futuro será humano ou artificial?

Provavelmente será combinado.

A evolução da Endodontia já passou pela radiografia digital, localizadores apicais, microscopia e CBCT. A IA é mais uma camada tecnológica que pode ajudar a analisar informação e reduzir omissões.

Mas cada nova ferramenta aumenta também a necessidade de saber interpretar os seus limites.

No Instituto Português de Endodontia encaramos a tecnologia desta forma: deve melhorar a capacidade de diagnóstico e tratamento sem substituir o raciocínio clínico.

Uma máquina pode ajudar a encontrar um padrão. A decisão sobre o que esse padrão significa para aquele paciente continua a ser humana.