Prever quando ocorrem surtos de crescimento dentário há muito desafia os médicos, pois o tratamento antes ou depois de um pico de crescimento pode ser menos eficaz. Agora, investigadores na Coreia do Sul desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) que pode prever esses picos usando um simples raio-X do pescoço.
Pesquisadores do Hospital Anam da Universidade da Coreia, do KAIST e da Universidade de Ulsan criaram um modelo de IA chamado Attend-and-Refine Network (ARNet-v2) para identificar alterações de crescimento relacionadas à puberdade a partir de uma única radiografia cefalométrica lateral. O estudo, liderado pelo Dr. Jinhee Kim e Prof. In-Seok Song, foi publicado em 29 de julho de 2025, em Análise de imagens médicas (Vol. 106, dezembro de 2025).
Treinado em mais de 5.700 radiografias e validado em quatro conjuntos de dados públicos de imagens médicas, o ARNet-v2 superou os sistemas anteriores, reduzindo as falhas de previsão em até 67% e cortando pela metade o número de correções manuais. Seu design interativo permite que um único ajuste do médico refine automaticamente pontos anatômicos relacionados, melhorando a velocidade e a precisão.
“Clinicamente, a capacidade do modelo de extrair pontos-chave precisos das vértebras cervicais a partir de uma radiografia permite uma estimativa precisa do pico de crescimento puberal de uma criança, um fator chave na determinação do momento do tratamento ortodôntico”, disse o Prof. Song. “Ao substituir as radiografias tradicionais de mão e punho, pode reduzir a exposição à radiação e os custos para pacientes jovens.”
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Como o algoritmo depende de uma única radiografia, ele reduz a necessidade de imagens adicionais e diminui o custo da anotação manual. A mesma estrutura de IA também pode ser aplicada a outros campos de imagens médicas, como ressonância magnética cerebral, exames de retina e ultrassom cardíaco, e até mesmo áreas não médicas, como robótica e direção autônoma.
Os pesquisadores dizem que o ARNet-v2 poderia tornar a avaliação do crescimento mais eficiente em hospitais e clínicas remotas, potencialmente tornando a análise da idade óssea assistida por IA um componente padrão da ortodontia pediátrica.