Resumo

Objetivos: Avaliar a eficácia das aplicações da inteligência artificial na área da endodontia. Métodos: Realizou-se uma pesquisa bibliográfica nas plataformas Pubmed e Cochrane Library desde 2014 até à atualidade. Palavras-chave: “Artificial intelligence”, “Endodontics”, “Deep learning”. Resultados: Da pesquisa efetuada resultaram 58 artigos, dos quais 8 foram selecionados e incluídos neste trabalho. Conclusões: A Inteligência Artificial em endodontia permite avaliar e detetar: Patologias periapicais: Apresenta alta confiabilidade na detecção de patologias periapicais em radiografias periapicais, panorâmicas e CBCTs. Morfologia das raízes e canais radiculares: Auxilia eficazmente na diferenciação de raízes e na deteção de canais radiculares, como o MV2 ou canais em forma de C. Fraturas radiculares verticais: Contribui para a sua precisão do diagnóstico em radiografias panorâmicas, no entanto, mais estudos complementares devem ser realizados. Foramens Apicais: Não existem evidências suficientes para a implementação prática da localização radiográfica dos foramens apicais e na determinação do comprimento de trabalho. Retratamento endodôntico: São realizadas previsões da taxa de sucesso do retratamento e auxiliam os profissionais na tomada de decisão. Desvantagens: A precisão do algoritmo de IA é afetada por artefactos metálicos e calcificações dos canais, sendo necessário aprimoramentos e validação com dados externos. A Inteligência Artificial utiliza técnicas matemáticas e estatísticas em dados complexos para imitar ações humanas, potencialmente melhorando diagnósticos e tratamentos na endodontia.