Avanços no uso da inteligência artificial em radiografias panorâmicas

O uso da inteligência artificial (IA) na odontologia tem se consolidado como uma das inovações mais promissoras dos últimos anos, sobretudo no campo do diagnóstico por imagem. Uma das principais áreas de aplicação é a radiografia panorâmica, um exame amplamente utilizado para a avaliação geral da estrutura dentofacial. 

Com o desenvolvimento de algoritmos treinados para segmentação e reconhecimento automático de estruturas, a IA surge como ferramenta auxiliar para aumentar a eficiência diagnóstica e minimizar falhas humanas. A combinação entre tecnologia e expertise clínica oferece novas possibilidades para diagnóstico precoce, planejamento terapêutico e monitoramento de casos complexos. 

Neste contexto, um estudo publicado em 2024 [1] avaliou o desempenho de um sistema de IA voltado à segmentação automática de estruturas odontológicas em radiografias panorâmicas, incluindo dentes, cáries, restaurações, implantes e próteses fixas. Os resultados apontaram que, em diversos parâmetros, o desempenho da IA foi comparável ao de radiologistas experientes. Mais do que isso, os autores destacam o potencial dessa tecnologia como recurso de apoio para a prática clínica cotidiana, sem a intenção de substituir o julgamento profissional. Isso representa uma mudança de paradigma na forma como exames radiográficos podem ser utilizados na triagem e apoio à tomada de decisão. 

Radiografia panorâmica e seus desafios diagnósticos 

A radiografia panorâmica é um dos exames mais solicitados em odontologia, com ampla aplicação em todas as especialidades. Sua capacidade de fornecer uma visão ampla das estruturas dentomaxilofaciais permite a detecção de alterações como dentes impactados, perdas ósseas, cáries proximais e lesões periapicais. No entanto, trata-se de uma imagem bidimensional com limitações, como sobreposições, distorções e variabilidade anatômica, o que pode impactar a acurácia do diagnóstico. 

Essas limitações técnicas tornam o exame suscetível a interpretações equivocadas, especialmente em ambientes clínicos com alta demanda ou baixa disponibilidade de especialistas. Nesse cenário, ferramentas baseadas em IA podem atuar como suporte, chamando a atenção para regiões suspeitas ou sinalizando alterações que poderiam passar despercebidas no fluxo tradicional de análise. Além disso, a IA pode contribuir para maior agilidade na elaboração de relatórios, padronização de critérios e aumento da confiança nos achados radiográficos. 

Como funciona a segmentação automática por inteligência artificial 

A segmentação automática é um processo computacional no qual um algoritmo “aprende” a identificar e delimitar determinadas estruturas em uma imagem, com base em um conjunto de dados previamente rotulados. No caso do estudo analisado, foram utilizadas redes neurais convolucionais, um tipo de modelo de aprendizado profundo altamente eficaz em tarefas de imagem. Essas redes são compostas por múltiplas camadas que extraem características da imagem de forma progressiva, simulando o funcionamento do córtex visual humano. 

Os pesquisadores treinaram o sistema com um grande volume de radiografias panorâmicas previamente anotadas por especialistas. A IA foi, então, testada em um conjunto novo de imagens, e os resultados foram comparados com as análises feitas por radiologistas experientes. Foram avaliadas variáveis como presença e localização de dentes, cáries, implantes, coroas, restaurações e próteses fixas. A precisão da IA em detectar e classificar essas estruturas demonstra a capacidade crescente desses modelos em lidar com diferentes padrões anatômicos e condições clínicas. 

Desempenho da inteligência artificial no estudo e concordância com especialistas 

Os resultados demonstraram alta concordância entre o sistema de IA e os radiologistas, especialmente na identificação de estruturas dentárias, implantes e próteses. A detecção de cáries mostrou variabilidade, o que é esperado devido à dificuldade inerente de visualização dessas lesões em radiografias panorâmicas. Ainda assim, a IA foi capaz de atingir índices de sensibilidade e especificidade significativos, com potencial para complementar a análise humana. 

Um dos pontos fortes do sistema foi a consistência: enquanto radiologistas podem apresentar variação intra e interobservador, a IA responde com padrões fixos, reduzindo a possibilidade de omissão de estruturas. Essa característica é particularmente relevante em ambientes de triagem, onde o tempo de análise é restrito e o risco de erro humano é potencialmente maior. Outro ponto importante foi a capacidade do sistema de gerar mapas de calor que indicam áreas de interesse, facilitando a revisão por parte do profissional e promovendo uma análise colaborativa. 

Benefícios da inteligência artificial na prática clínica odontológica 

A aplicação de IA na análise de radiografias panorâmicas pode representar um importante suporte para a prática odontológica. Entre os principais benefícios estão a redução do tempo de análise, o aumento da segurança diagnóstica, a padronização de relatórios e o suporte a profissionais menos experientes. Sistemas com essa capacidade também podem auxiliar no controle de qualidade de laudos, alertando para incongruências ou omissões. Além disso, podem ser aplicados em contextos de triagem populacional ou em programas de saúde pública com foco na prevenção. 

É importante destacar que a IA não substitui o profissional, mas atua como ferramenta de apoio. A interpretação contextual, a correlação com sintomas e a indicação terapêutica seguem sendo atribuições insubstituíveis do cirurgião-dentista. A integração entre competência clínica e tecnologia representa o caminho mais sólido para avanço da odontologia contemporânea. A evolução da IA também abre caminhos para aplicações mais avançadas, como predição de risco, detecção precoce de doenças sistêmicas e apoio em planejamento digital. 

Limitações e perspectivas futuras 

Apesar dos resultados promissores, o uso da IA em radiografias panorâmicas ainda enfrenta desafios. As variações técnicas entre aparelhos, diferenças anatômicas entre pacientes, artefatos de imagem e condições de exposição impactam diretamente a performance dos sistemas. Além disso, o treinamento dos modelos depende da qualidade e diversidade dos bancos de dados, o que requer constante atualização e validação. 

A tendência é que, com o aumento da disponibilidade de dados e aperfeiçoamento dos algoritmos, sistemas mais robustos e generalizáveis sejam desenvolvidos. A regulação e a validação clínica são passos importantes para a incorporação segura da IA na rotina odontológica. Projetos futuros também apontam para integração entre múltiplas modalidades de imagem, como tomografia Cone Beam, fotografias intraorais e até exames histopatológicos, aumentando ainda mais o potencial de precisão diagnóstica. 

A inteligência artificial aplicada à radiografia panorâmica desponta como aliada valiosa no diagnóstico odontológico. O estudo de 2024 demonstra que algoritmos bem treinados já conseguem atuar com desempenho comparável ao de radiologistas experientes em diversas tarefas de detecção e segmentação. Essa evidência corrobora o avanço da IA como recurso complementar confiável no fluxo de trabalho clínico. 

Embora ainda existam limitações técnicas, o caminho para a incorporação da IA na rotina clínica está bem delineado. A associação entre tecnologia e prática profissional representa um futuro mais preciso, eficiente e seguro para o diagnóstico por imagem em odontologia. É provável que, nos próximos anos, soluções baseadas em IA se tornem parte integrante dos softwares de imagem, contribuindo para decisões mais embasadas, redução de erros e melhoria dos resultados clínicos. 

A Fenelon Diagnósticos Odontológicos por Imagem utiliza exames radiográficos de acordo com as diretrizes clínicas, acompanhando a evolução das tecnologias disponíveis no campo da odontologia. Para aprofundar ainda mais seus conhecimentos sobre o uso da IA em odontologia, sugerimos a leitura do conteúdo sobre a era da inteligência artificial na ortodontia. 

Dr. Maurício Barriviera CRO DF 4839 | Dr. Frederico Fenelon Guimarães CRO DF 4930

Referência:

[1] Jagtap R, Samata Y, Parekh A, Tretto P, Vujanovic T, Naik P, Griggs J, Friedel A, Feinberg M, Jaju P, Roach MD, Suri M, Garrido MB. Automatic feature segmentation in dental panoramic radiographs. Sci Prog. 2024 Oct-Dec;107(4):368504241286659. doi: 10.1177/00368504241286659