Ferramentas diagnósticas digitais baseadas em IA para desgaste dentário podem auxiliar clínicos na detecção do desgaste independentemente da experiência clínica?

• Processo: 25/15843-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 21 de janeiro de 2026
• Data de Término da vigência: 20 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Odontologia - Clínica Odontológica
• Pesquisador responsável: Taís Scaramucci Forlin
• Beneficiário: Claudia Allegrini Kairalla
• Supervisor: Saoirse O'Toole
• Instituição Sede: Faculdade de Odontologia (FO). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: King's College London, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 24/01944-7 - Validação de dois métodos de detecção e mensuração clínica de desgaste dental erosivo: Um estudo de Coorte prospectivo, BP.DR
• Assunto(s): Diagnóstico Inteligência artificial Dentística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Desgaste dental erosivo | diagnóstico | Escâner Intraoral | Inteligência Artificial | Dentística

Resumo

Este projeto tem como objetivo avaliar o desempenho de uma ferramenta de inteligência artificial (IA) pré-treinada na detecção precoce do desgaste dentário erosivo (DDE) utilizando dados retrospectivos de escaneamentos intraorais 3D. Doze pares de escaneamentos serão selecionados a partir de um banco de dados previamente aprovado por comitê de ética, contendo anotações clínicas com escores BEWE em nível de superfície. Três avaliadores com diferentes níveis de experiência clínica (um especialista, um estudante de pós-graduação e um estudante de graduação) irão, de forma independente, anotar sinais de desgaste dentário utilizando a ferramenta de anotação da 3Shape. A sobreposição entre essas anotações e as geradas pela IA será calculada por meio dos escores de similaridade DICE. Após a avaliação inicial, os avaliadores terão acesso às segmentações geradas pela IA e irão reavaliar os mesmos escaneamentos. As mudanças nas anotações serão comparadas para avaliar a influência da IA. Por fim, será estabelecida uma verdade de referência consensual por um painel incluindo um clínico especialista adicional, utilizando os escaneamentos intraorais de 60 participantes, os quais serão disponibilizados como um banco de dados aberto. As análises estatísticas incluirão concordância entre avaliadores (Kappa), escores DICE e avaliações por subgrupos, de acordo com o tipo e a localização dos dentes. Este estudo busca determinar o potencial da IA como ferramenta de apoio para o diagnóstico precoce do DDE, promovendo maior acurácia e consistência entre os clínicos.