A inteligência artificial e aprendizado de máquina são ferramentas poderosas que podem ser utilizadas para superar alguns dos problemas clínicos que os ortodontistas enfrentam diariamente.

Com a disponibilidade de mais dados, melhores sistemas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (AM) devem ser desenvolvidos, o que ajudará os ortodontistas a praticar com mais eficiência e melhorar a qualidade do atendimento.

O futuro da ortodontia em Rio Preto pode ser puramente digitalizado, no conforto de nossa casa, com ortodontistas desenvolvendo programas neurais com marcadores de decisão ortodônticos para auxiliar no desenvolvimento da IA. Assim, o paciente que usa aparelhos ortodônticos, fara menos visitas ao consultório fazendo um melhor uso do seu tempo e melhorando a qualidade de vida e trabalho.

O presente e futuro da ortodontia.

A ortodontia sendo uma das especialidades mais desenvolvidas e pesquisadas no mundo, mostra uma afinidade com os crescentes avanços tecnológicos da inteligência artificial.

Em termos gerais, IA é o comportamento de entidades não biológicas que percebem, aprendem ou reagem a ambientes complexos. A IA não é uma ferramenta computacional que necessariamente imita o funcionamento do cérebro humano, em vez disso, é um conjunto de ferramentas para solução de problemas, cada uma com suas próprias regras específicas.

Hoje, existem inúmeras descobertas e softwares pertinentes apenas ao desenvolvimento da IA ​​na especialidade de ortodontia, como o Dental Monitoring da RMO e a SoftSmile.

Da mesma forma, o AM está preocupado em fazer máquinas e computadores capazes de aprender com experiências anteriores. Ao utilizar uma mistura de ferramentas estatísticas e probabilísticas, as máquinas podem aprender com os experiências anteriores e melhorar suas ações quando novos dados são introduzidos. Isso pode ser na forma de previsões, identificando novos padrões ou classificando novos dados.

Inteligência artificial e ortodontia.

A odontologia em geral e a ortodontia em particular aplicaram a IA para resolver muitos problemas diferentes. As primeiras tentativas de usar IA em odontologia e ortodontia foram na forma de “Sistemas Especializados Baseados no Conhecimento”. Esses sistemas visavam principalmente ajudar dentista em Rio Preto não especializados a desenvolver diagnósticos e planos de tratamento.

O ponto mais alto da IA ​​veio junto com a digitalização, uma nova era no campo da odontologia e seus aspectos futuros parecem extremamente promissores.

O futuro da ortodontia pode ser puramente digitalizado, no conforto de nossa casa, com ortodontistas desenvolvendo programas neurais com marcadores de decisão ortodônticos para auxiliar no desenvolvimento da IA. Assim, o paciente que usa aparelhos ortodônticos, fara menos visitas ao consultório fazendo um melhor uso do seu tempo e melhorando a qualidade de vida e trabalho.

Seria benéfico para os especialistas em ortodontia familiarizar-se com as interfaces de controle de usuário avançadas, pertinentes ao avanço para um futuro puramente digitalizado. Colaborar com cientistas da computação e desenvolver aparelhos ortodônticos testados e validados usando softwares pode ser útil no desenvolvimento da IA na ortodontia.

Um estudo de Seok-Ki Junga e Tae-Woo Kimb, em 2016, afirmou que os Sistemas Especializados de IA com rede neural e AM podem ser úteis em ortodontia e que um desempenho melhorado foi alcançado por componentes como, seleção adequada dos dados de entrada, organização adequada da modelagem e generalização de hipóteses.

Aprendizado de máquina para diagnóstico e planejamento de tratamento ortodôntico.

Um dos dilemas durante o planejamento do tratamento é decidir se deve ou não extrair o dente, com grande variabilidade entre as decisões dos ortodontistas. Isso tem levado ao desenvolvimento de vários sistemas de apoio à decisão que reduzem a subjetividade da tomada de decisões, usando para isto as chamadas redes neurais artificiais (RNA).

Recentemente, um artigo usou a RNA para identificar os requisitos de ancoragem nos casos em que o sistema determinou que precisavam de extrações e foi preciso em 83% das vezes.

A análise de raios-X, parte integrante do diagnóstico e do planejamento do tratamento, também se beneficiou do AM. Uma das aplicações mais importantes do AM em ortodontia foi a automação da detecção de pontos de referência. Uma revisão sistemática recente relatou uma precisão melhor de 5% a 15% na detecção de pontos de referência com AM do que os métodos tradicionais.

Redes neurais foram usadas para estimar a idade dentária dos pacientes a partir de radiografias panorâmicas. Seu RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio em português) foi de 0,9 para meninas e 1,1 para meninos, enquanto a regressão tradicional teve um RMSE de 1,3 e 1,4 para meninas e meninos, respectivamente.

Radiografias cefalométricas panorâmicas e laterais também têm sido usadas para prever impactação de caninos superiores com base em medidas angulares e lineares. A maior precisão de previsão foi obtida com um algoritmo de florestas de decisão aleatória, que previu corretamente o estado real de erupção dos caninos em 88,3% das vezes.

Aprendizado de máquina para planejamento de movimentação dentária.

O uso de IA para auxiliar no planejamento do tratamento ortodôntico parece ser uma realidade há algum tempo. Mais a empresa Aligner e o seu produto Invisalin afirma usar algoritmos de IA para otimizar o planejamento ortodôntico, economizando assim o tempo dos ortodontistas nesse processo.

Leia mais em: O aparelho invisível Invisalign pode tratar casos ortodônticos complexos?

A IA é uma excelente ferramenta para ajudar o ortodontista a escolher a melhor maneira de mover, por exemplo, um dente ou grupo de dentes do ponto A ao ponto B, uma vez que o ortodontista instrui a máquina onde deve ser a posição final. Isso é útil porque a ortodontia realizada de forma totalmente tradicional, apenas com braquetes, exige alta habilidade manual, e muitos profissionais não têm ou não receberam o treinamento adequado para desenvolvê-la. A IA auxilia esses profissionais, mas existem várias limitações do AM no tratamento com alinhadores tradicionais.

Outra limitação dos algoritmos de IA que estão sendo implementados hoje é que eles não incorporam a análise facial dos pacientes, suas proporções e estética.

Existe uma interação direta entre os movimentos dentais ortodônticos e a estética facial. Somente os ortodontistas qualificados da Uniorto podem realizar essas análises, pois a movimentação dentária em qualquer direção do espaço dental está comumente associada à estética facial e do sorriso.

Recentemente, Sistemas de Suporte à Decisão (Decision Support System em ingles) foram desenvolvidos para determinar a geometria das molas ortodônticas usadas para fechar os espaços de extração e para determinar as forças necessárias para alinhar os dentes, mas nenhum dos sistemas foi aplicado clinicamente. Outro desafio ortodôntico durante o planejamento do tratamento é prever o tamanho dos dentes não erupcionados. Para resolver isso, um sistema híbrido usando RNA e algoritmos genéticos foi usado para prever os tamanhos dos caninos e pré-molares.

Resultados do tratamento usando o aprendizado de máquina.

Uma das aplicações mais úteis da IA ​​em ortodontia é a previsão dos resultados do tratamento dos tecidos moles. As previsões dos resultados do tratamento em pacientes de má oclusão Classe II e má oclusão Classe III também foram relatadas. Usando RNA, modelos preditivos foram desenvolvidos para prever o índice de Avaliação por Pares (PAR) pós-tratamento em pacientes de má oclusão Classe II com base em seu índice de PAR pré-tratamento.

Recentemente, a RNA foi usada para prever a mudança na curvatura dos lábios após o tratamento ortodôntico com ou sem extrações. Sua previsão de mudança e a mudança real ocorrida diferiram em 29,6% e 7% para o lábio superior e inferior, respectivamente. Ambas as previsões foram muito melhores do que aquelas baseadas na regressão linear.

O sistema foi então aplicado a uma amostra tratada, onde mostrou que todos os casos de insucesso pertenciam ao grupo hipermandibular ou grupo hiperdivergente. Outro sistema foi capaz de prever corretamente o prognóstico do tratamento de má oclusão Classe III (97,2% do tempo), que foi ligeiramente melhor do que 92,1% relatado para a análise discriminante.

Usando RNA, a atratividade facial foi quantificada em uma escala de 0 a 100 (0 extremamente pouco atraente e 100 extremamente atraente) antes e após a cirurgia ortognática.

Aprendizado de máquina e padrões de crescimento.

Muitos métodos foram introduzidos para ajudar os ortodontistas a classificar o padrão de crescimento facial dos seus pacientes. Um estudo recente usou variáveis ​​cefalométricas para classificar o crescimento craniofacial dos pacientes como normal ou anormal.

Um dado longitudinal de indivíduos de má oclusão Classe III não tratados, que foram classificados como crescimento normal ou anormal com base nas mudanças em suas relações sagitais, uma árvore de classificação teve uma taxa significativamente menor de classificação incorreta (12,0%) do que a análise discriminante (40,7% ), ambos baseados nas mesmas 11 variáveis ​​cefalométricas.

Conclusão.

A IA pode ajudar os ortodontistas a escolher a melhor maneira de mover um dente ou grupo de dentes, mas hoje a IA ignora completamente a existência de doenças bucais, não integra totalmente a análise facial em seus algoritmos e é incapaz de considerar o impacto dos problemas funcionais em tratamentos.

O futuro da ortodontia em São José do Rio Preto pode ser puramente digitalizado, no conforto de nossa casa, com ortodontistas desenvolvendo programas neurais com marcadores de decisão ortodônticos para auxiliar no desenvolvimento da IA. Assim, o paciente que usa aparelhos ortodônticos, fara menos visitas ao consultório fazendo um melhor uso do seu tempo e melhorando a qualidade de vida e trabalho.

Os sistemas de IA e AM aplicados em ortodontia fornecem ferramentas promissoras que podem melhorar a prática clínica. Esses sistemas de apoio à decisão clínica podem ajudar os ortodontistas a praticar com mais eficiência, reduzir a variabilidade e eliminar a subjetividade. A precisão da maioria dos sistemas atualmente disponíveis é considerada de boa a excelente, variando de aproximadamente 64% a 97%.

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