Aplicação da inteligência artificial na predição de cirurgia ortognática ou ortodontia convencional

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Oliveira, Pedro Henrique José de [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Ortodontia; Inteligência artificial; Cirurgia ortognática; Orthodontics; Artificial intelligence; Orthognathic surgery
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/242312

Quando as alterações esqueléticas, oclusais e estéticas apresentadas são tão severas que não podem ser tratadas com ortodontia compensatória, deve ser realizado tratamento ortodôntico-cirúrgico para que possa restabelecer a harmonia facial e função para o paciente. No entanto, para alguns casos limítrofes, o conhecimento empírico de profissionais experientes pode ser um fator decisivo na tomada de decisão. Hoje, com aumento de dados e melhorias tecnológicas é possível utilizar modelos de inteligência artificial (machine learning) como suporte para tomadas de decisão. O objetivo principal desse estudo foi de avaliar se modelos de inteligência artificial podem ser utilizados como auxílio na tomada de decisão em ortodontia, por meio de dois artigos. No primeiro artigo, o objetivo foi de revisar sistematicamente como a inteligência artificial pode ser aplicada ao diagnóstico e planejamento ortodôntico utilizando exames radiológicos e testar se diferentes modelos de inteligência virtual eram capazes de predizer o tratamento. O segundo artigo, avaliou se um paciente necessita ou não de cirurgia ortognática a partir dos valores obtidos em telerradiografias laterais, previamente ao tratamento avaliando tanto tecido duro e mole em pacientes classe II ou classe III esquelética, por meio de diferentes algoritmos de inteligência artificial. Como resultados, o primeiro artigo resultou em 12 estudos divididos em 5 categorias diferentes de diagnóstico: osteoartrite de articulação temporomandibular, maturação óssea, classificação esquelética, síndrome da apnéia obstrutiva do sono e necessidade de cirurgia ortognática. Em geral, a IA aumentou a acurácia do diagnóstico. Os resultados para o segundo artigo mostraram que o modelo combinado de algoritmos de machine learning apresentou alta performance para todos os grupos (amostra total, classe II e classe III), sendo que os pacientes classe III mostraram valores superiores para acurácia (0.873), F1-score (0.8) e curva AUC (0.923). Concluindo assim que a inteligência artificial pode ser utilizada como auxílio na tomada de decisão para tratamento ortodôntico e cirúrgicos.