Uma revisão de 21 estudos realizados entre 2014 e 2024 sugere que os algoritmos de inteligência artificial (IA), particularmente aprendizado profundo (DL), mostra um forte potencial na detecção e previsão de cárie na primeira infância (ECC).
Publicado em 26 de julho em Naturezao estudo constatou que os algoritmos DL – modelos baseados em redes neurais complexas que imitam como o cérebro humano detecta padrões em conjuntos de dados grandes e não estruturados – podem detectar o ECC com uma precisão que varia de 78 a 86 %. A sensibilidade relatada variou de 67 a 96 %, enquanto a especificidade variou de 81 a 99 %.
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Para previsão de ECC, os estudos relataram uma faixa de precisão de 60 a 100 %, sensibilidade de 20 a 100 % e especificidade de 54 a 94 %. A sensibilidade e especificidade agrupadas em todos os estudos foram de 80 e 81 %, respectivamente, com intervalos de confiança de 95 % – indicando efeitos estatisticamente significativos.
Apesar dos resultados promissores, os autores informaram que são necessárias mais pesquisas para melhorar a tecnologia e determinar sua aplicação clínica na odontologia pediátrica.
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