Resumo

Objetivos: A identificação precisa do canal mandibular é fundamental para o planeamento seguro de procedimentos cirúrgicos, de forma a evitar complicações neurovasculares. Este estudo teve como objetivo avaliar a precisão da segmentação tridimensional do canal mandibular realizada por um software de planeamento de implantes dotado de mecanismos de inteligência artificial. Materiais e métodos: Dez exames imagiológicos de tomografia computorizada de feixe cónico (em formato DICOM) de dez pacientes observados numa clínica dentária universitária, foram importados para o software de planeamento de implantes coDiagnostiX®. Em cada exame, foi efetuada a segmentação manual do canal mandibular, direito e esquerdo, por três médicos dentistas júnior (com apenas uma aula de treino de utilização do software), por um médico dentista sénior (com experiência de utilização do software, considerado como ´gold-standard”) e automaticamente por inteligência artificial. As segmentações foram convertidas em modelos tridimensionais (formato STL) e comparadas no software Geomagic Control X® utilizando a métrica do valor quadrático médio (“Root Mean Square”), que quantifica a distância média entre as superfícies segmentadas. Os dados foram analisados estatisticamente por análise de variância (ANOVA) e testes post-hoc, com recurso ao software IBM® SPSS®, considerando um nível de significância de 0,05. Resultados: A segmentação por inteligência artificial apresentou valores médios inferiores aos das segmentações manuais nos dois lados da mandíbula, comparativamente ao ´gold-standard”, com menor variabilidade entre casos, indicando maior consistência. Verificaram-se diferenças estatisticamente significativas entre os resultados obtidos por inteligência artificial e os das segmentações manuais, bem como entre os diferentes operadores. Apesar de um dos médicos dentistas júnior ter obtido resultados muito próximos dos alcançados pela inteligência artificial, foi entre a inteligência artificial e o “gold- standard” que se registou uma maior semelhança nas segmentações. Conclusões: A inteligência artificial demonstrou maior precisão e consistência na segmentação do canal mandibular, aproximando-se dos resultados do ´gold-standard”. Esta tecnologia poderá constituir uma ferramenta fiável e eficiente no planeamento cirúrgico em implantologia, ao facilitar a identificação desta estrutura anatómica relevante, facilitando a padronização dos procedimentos e aumentando a segurança clínica.