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Percepção dos pacientes após interação com software de inteligência artificial para diagnóstico e plano de tratamento odontológico

Processo: 25/04661-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Odontologia - Clínica Odontológica
Pesquisador responsável:Camila Tirapelli
Beneficiário:Thais Cristina da Cunha Vitareli
Instituição Sede: Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto (FORP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Confiança   Diagnóstico por imagem   Inteligência artificial   Radiologia
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Confiança | diagnóstico por imagem | Inteligência Artificial | Odontologia | Percepção do Paciente | Radiologia

Resumo

A Inteligência Artificial (IA) tem sido cada vez mais integrada à prática odontológica, auxiliando no diagnóstico e planejamento de tratamentos. No entanto, a percepção dos pacientes sobre essa tecnologia ainda não é amplamente compreendida, especialmente após a interação direta com softwares de diagnóstico por imagem. Este estudo tem como objetivo avaliar a perspectiva dos pacientes após a utilização do software Allisone, que auxilia no diagnóstico odontológico por meio da segmentação de estruturas radiográficas. Para isso, serão recrutados pacientes da Clínica Odontológica Integrada da Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto (FORP-USP), que terão seus diagnósticos apresentados em dois momentos: inicialmente pelo método tradicional e, posteriormente, com suporte do software Allisone. Após essa experiência, os participantes responderão a um questionário validado que avaliará sua percepção sobre a precisão, confiança e utilidade da IA no diagnóstico odontológico. Os dados coletados serão analisados estatisticamente, comparando diferentes variáveis demográficas e o nível de conhecimento prévio dos participantes sobre IA. Espera-se que os resultados forneçam informações relevantes para compreender como os pacientes percebem o uso da IA na odontologia, contribuindo para sua implementação eficaz e ética. (AU)

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