EVIDÊNCIA CIENTÍFICA | LEITURA EM 1 MINUTO
Machine learning em odontopediatria: o que foi investigado?
Uma revisão sistemática avaliou como o machine learning (aprendizado de máquina), uma área da inteligência artificial, pode contribuir para a análise de dados e o estudo das doenças bucais na população infantil.
Pesquisadores da Universidade de Murcia analisaram 20 estudos selecionados entre 1.945 registros inicialmente examinados. A revisão seguiu as recomendações PRISMA e utilizou a ferramenta QUADAS-2 para avaliar a qualidade metodológica.
Quais foram os resultados?
3 pontos principais
- Predição de cárie: 14 dos 20 estudos analisaram fatores sociodemográficos, comportamentais e biológicos associados à cárie dentária infantil.
- Custos e prevenção: as análises identificaram custos mais elevados para as seguradoras em crianças com lesões iniciais de cárie e maior economia associada ao uso de selantes e fluoretos.
- Outras aplicações: foram abordados a qualidade de vida relacionada à saúde bucal dos adolescentes, os fatores preditivos da necessidade de um segundo tratamento sob sedação profunda e a eficácia dos serviços odontológicos preventivos.
O que isso significa para a prática clínica?
O machine learning em odontopediatria permite identificar padrões e fatores preditivos em grandes conjuntos de dados, oferecendo possíveis aplicações na detecção precoce de doenças e no planejamento individualizado de tratamentos.
Os autores recomendam integrar essas ferramentas à pesquisa e aos programas educacionais, destacando a necessidade de diretrizes metodológicas e escalas específicas de avaliação da qualidade para fortalecer as evidências científicas.
Título original:
Application of machine learning for data analysis in paediatric dentistry: a systematic review.
Autores: I. Gómez-Ríos e colaboradores. Universidade de Murcia.
Fonte: Consultar o estudo original