O que a literatura diz sobre o uso da IA em cefalometria?
A literatura converge que a IA em cefalometria é promissora e rápida, mas ainda não é clinicamente intercambiável com o traçado manual especializado em todos os cenários (1,2,3). O ponto de maior acordo não é “usar ou não usar”, e sim que a IA funciona melhor como ferramenta adjunta com supervisão humana (4,5,6).
Onde a IA funciona
Onde a IA ainda falha
Consenso
Onde a IA funciona
A maior parte das revisões conclui que a IA tem desempenho clinicamente aceitável em muitos landmarks 2D, especialmente com CNN/YOLO, e que os erros médios frequentemente ficam na faixa de 1–2 mm (2,7,8). Estudos individuais também relatam boa concordância para vários parâmetros e ganho substancial de tempo, às vezes com análise em menos de 1 minuto ou redução de cerca de 46% no tempo quando há correção dos landmarks (2,9,10).
A evidência também sugere que o melhor desempenho atual vem de fluxos semiautomáticos, não totalmente automáticos (8,11,12). Quando o operador corrige os landmarks, os resultados tendem a se aproximar do padrão de referência e ficam mais confiáveis para uso clínico (8,11).
Sites como Orthopedceph utilizam a IA como ferramenta coadjuvante na marcação de pontos cefalométricos que pode ser utilizada tanto pelo usuário como pelo técnico. Nesse caso a IA serve como base para marcação dos pontos acelerando o processo, sendo que o profissional/ técnico habilitado ainda faz a conferência dos pontos e parâmetros cefalométricos.
Onde a IA falha
A acurácia varia por ponto cefalométrico, e a IA não localiza todos os pontos com a mesma precisão (1,3,6).
Medidas lineares e pontos dentários ou de tecido mole são mais instáveis que medidas angulares esqueléticas (4,5,9).
Em CBCT/3D, a evidência é mais fraca e os erros podem ser grandes o suficiente para mudar diagnóstico e plano terapêutico (1,2).
Consenso
Há consenso moderado de que a IA melhora eficiência e repetibilidade, mas não de que possa substituir o ortodontista na cefalometria (13,14,15). Em resumo, a literatura apoia o uso da IA na cefalometria como apoio supervisionado, e não como sistema autônomo já consensualmente validado para rotina clínica (1,4,13).
Referências
1.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0300571224002252?via%3Dihub
3.Clinical Reliability of AI-Based Cephalometric Analysis Using WebCeph: A Comparative Agreement Study
11.Artificial Intelligence Methods in Cephalometric Image Analysis—A Systematic Narrative Review
15.https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ocr.12542