Pesquisadores da USP (Universidade de São Paulo) em Ribeirão Preto desenvolveram um sistema de inteligência artificial capaz de analisar radiografias panorâmicas dentárias de forma automática, identificando cada dente e detectando lesões de cárie. 

A tecnologia foi criada por uma parceria interdisciplinar entre a Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras e a Faculdade de Odontologia, por meio do Interdisciplinary Research Group in Digital Dentistry, grupo que reúne cerca de 30 pesquisadores. 

O projeto, publicado na revista científica PLOS Digital Health, utilizou modelos avançados de redes neurais para examinar imagens de exames de rotina.

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Além de automatizar a análise de dados, a ideia é que a ferramenta atue como uma “segunda opinião” no consultório, auxiliando cirurgiões-dentistas a tomarem decisões mais rápidas e precisas.  

Como funciona o aprendizado da máquina

Para identificar as lesões, o sistema passa por um processo de aprendizado supervisionado. 

• Base de dados: o programa é alimentado com milhares de radiografias previamente analisadas por especialistas;
• Ajuste contínuo: a IA compara suas análises com essa "base de verdade" e corrige os próprios erros durante o treinamento;
• Acurácia: gradualmente, o sistema aprende a reconhecer os padrões de cáries nas imagens com alta precisão. 

Além da análise radiográfica, a ferramenta também pode automatizar tarefas administrativas, auxiliar no agendamento, responder dúvidas de pacientes e apoiar o planejamento de tratamentos. 

Apoio ao diagnóstico, não substituição

Apesar dos avanços, os pesquisadores enfatizam que a ferramenta funciona como uma segunda opinião e não substitui o cirurgião-dentista.

“A responsabilidade pelo diagnóstico sempre será do profissional. Nenhum modelo é perfeito e sabe-se que eles sempre irão errar, mesmo que pouco. Por isso, a decisão clínica precisa continuar nas mãos do dentista”, destaca a professora Camila Tirapelli, da Faculdade de Odontologia, na página de notícias da USP. 

Para os pacientes, a expectativa é de exames mais ágeis e diagnósticos mais precisos. Na área acadêmica, o sistema deve acelerar pesquisas populacionais e estudos epidemiológicos. 

Financiado pela Fapesp, o projeto possui código registrado pela USP e reúne alunos de graduação, pós-graduação e docentes. A ferramenta segue em fase de aperfeiçoamento antes de ser adotada amplamente na prática clínica. 

O projeto é financiado pela Capes (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil)) e pela Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo).