Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) criaram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) projetada para identificar dentes e sinalizar sinais de cárie em exames radiográficos odontológicos. Esta tecnologia, desenvolvida em Ribeirão Preto, visa apoiar os dentistas na interpretação dessas imagens, tornando as avaliações clínicas mais ágeis e exatas.
O desenvolvimento surgiu da parceria entre especialistas em computação da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto e profissionais da Faculdade de Odontologia da USP. O grupo InReDD, composto por aproximadamente 30 pesquisadores, é responsável por criar soluções digitais voltadas para a área odontológica.
Utilizando redes neurais convolucionais, a ferramenta foi treinada com milhares de radiografias que já haviam sido analisadas por especialistas. O objetivo principal não é substituir o cirurgião-dentista, mas sim fornecer uma segunda opinião que possa subsidiar as decisões relativas ao diagnóstico e ao planejamento de tratamentos.
O processo de funcionamento inicia-se com a preparação de um vasto conjunto de imagens odontológicas, acompanhadas das respectivas avaliações especializadas. Este material serve como base de referência para o treinamento do sistema, que aprende a correlacionar os padrões visuais das radiografias com as alterações que necessita reconhecer.
A arquitetura empregada pertence à categoria de redes neurais convolucionais, especificamente desenhada para processar informações visuais. Alessandra Alaniz Macedo, professora de Ciências da Computação da FFCLRP e coordenadora do projeto, explicou que este tipo de estrutura é ideal para tarefas que envolvem imagens, como as radiografias dentárias.
Durante a fase de treinamento, o modelo compara suas próprias previsões com os dados estabelecidos pelos especialistas. Ao identificar discrepâncias, ele ajusta seus parâmetros para diminuir os erros, permitindo que a ferramenta melhore continuamente sua habilidade em localizar modificações nas imagens.
No entanto, a criação de um sistema dessa natureza transcende apenas a codificação do algoritmo; ela engloba também a seleção e preparação dos dados, bem como o treinamento e a verificação do seu desempenho, constituindo um processo científico conduzido pelos cientistas da computação.
Em um ambiente de consultório, uma das aplicações sugeridas pelo grupo é usar a IA como um suporte adicional à análise realizada pelo profissional. A ferramenta pode auxiliar tanto na descoberta de problemas quanto na estruturação do plano de tratamento de um caso clínico.
O escopo do projeto se estende além das radiografias. A equipe indicou que soluções de IA também poderiam ser aplicadas em funções administrativas de consultórios, como gerenciamento de agendamentos, resposta a dúvidas simples e produção de materiais de comunicação com os pacientes.
Apesar dos resultados serem considerados promissores, os pesquisadores enfatizam que a tecnologia ainda não deve assumir o papel do dentista. Um desafio notável reside na complexidade de explicar completamente como certos modelos chegam às suas conclusões, o que frequentemente leva à associação desses sistemas com o conceito de «caixa-preta». Camila Tirapelli, professora da Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto e coordenadora junto a Alessandra Macedo, salienta que nenhum sistema de IA é perfeito, mantendo a interpretação do resultado e a decisão clínica sob a responsabilidade do profissional.
A qualidade dos dados utilizados no treinamento impacta diretamente o desempenho do sistema. Segundo Tirapelli, informações insuficientes podem fazer com que a ferramenta replique falhas presentes no material usado para seu aprendizado. Assim, a união entre profissionais de saúde e de computação é vista como crucial para construir modelos confiáveis.
Espera-se que, para os pacientes, essas ferramentas consigam diminuir o tempo necessário para certas avaliações e contribuir para diagnósticos mais precisos. No âmbito da pesquisa científica, a capacidade de processar grandes volumes de radiografias pode facilitar a identificação de padrões populacionais e apoiar investigações epidemiológicas em saúde bucal.
As soluções geradas pelo InReDD são destinadas a diversos públicos, incluindo dentistas, radiologistas e pesquisadores. Embora os avanços atuais sejam positivos, os sistemas ainda requerem refinamentos antes de uma adoção mais ampla na prática clínica.
Este trabalho é fruto de uma colaboração entre duas unidades da USP em Ribeirão Preto, reunindo docentes, estudantes e pesquisadores de variados níveis. O grupo inclui graduandos, mestrandos, doutorandos, um mestre, um pesquisador de pós-doutorado e professores das áreas pertinentes.
A iniciativa também recebe apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. O projeto original que originou a ferramenta busca integrar recursos de IA e odontologia através da chamada fusão multimodal, expandindo as possibilidades de uso da computação na saúde bucal.
Para Alessandra Macedo, a agregação de múltiplas funcionalidades em uma única solução representa um diferencial do trabalho da equipe. O projeto já gerou publicações acadêmicas, dissertações e teses, além de um produto tecnológico cujo código foi registrado pela USP. Os pesquisadores almejam que futuros estudos aprimorem as ferramentas e ampliem suas aplicações, visando uma odontologia onde a IA seja um recurso complementar, sem desviar a responsabilidade clínica do profissional.
