Multi-quantificação de traços maxilofaciais através de um modelo de IA baseado em paridade demográfica

Um estudo publicado na BME Frontiers revelou um novo modelo de inteligência artificial (IA) capaz de multiquantificar traços maxilofaciais com precisão notável e paridade demográfica.

A pesquisa foi conduzida por uma equipe de especialistas, incluindo Zhuofan Chen, Xinchun Zhang, Zetao Chen e seus colegas do Hospital de Estomatologia, Escola de Estomatologia de Guanghua.

A região maxilofacial engloba as mandíbulas, face e estruturas associadas, e sua quantificação precisa é crucial para várias aplicações clínicas, incluindo colocação de implantes dentários, tratamento ortodôntico e cirurgia craniofacial.

Os métodos tradicionais dependem de medições manuais, que podem ser subjetivas e demoradas. Para abordar essas limitações, a equipe de pesquisa desenvolveu um modelo de IA que quantifica automaticamente e com precisão os traços maxilofaciais.

O modelo de IA aproveita técnicas de aprendizagem profunda (Deep learning), especificamente a arquitetura ResNeXt-101, para analisar imagens tridimensionais (3D) da região maxilofacial. O modelo é treinado em um grande conjunto de dados de imagens 3D, permitindo aprender os padrões complexos e variações anatômicas presentes na região maxilofacial.
O modelo resultante é capaz de multiquantificar traços maxilofaciais, incluindo índices de comprimento e largura do osso alveolar, que são essenciais para determinar a extensão do osso alveolar e o grau de estabilidade primária para a colocação de implantes dentáriosUma inovação fundamental deste estudo é a introdução da estratégia baseada na paridade demográfica. A equipe de pesquisa reconheceu que fatores demográficos, como sexo, idade e status dos dentes, poderiam introduzir viés nas previsões do modelo de IA. Para mitigar esse risco, a equipe conduziu um processo completo de auditoria de modelo para identificar e abordar atributos demográficos sensíveis.

Os atributos sensíveis foram então usados para renovar o conjunto de dados e os modelos, garantindo que as previsões do modelo de IA sejam justas e imparciais.
Os resultados do estudo demonstram a alta correlação e consistência do modelo de IA com as medidas dos clínicos.

Os gráficos de Bland-Altman e os gráficos de dispersão apresentados no estudo mostram que as previsões do modelo de IA são altamente precisas, com variação mínima das medições dos clínicos. Este acordo valida a confiabilidade e precisão do modelo de IA, posicionando-o como uma ferramenta valiosa para a quantificação de traços maxilofaciais.

À medida que o campo da IA continua a evoluir, é provável que o modelo de IA apresentado neste estudo seja aperfeiçoado e melhorado ainda mais. Com a investigação e o desenvolvimento em curso, as aplicações potenciais desta tecnologia são ilimitadas. De planos de tratamento personalizados a ferramentas avançadas de diagnóstico, o futuro da estomatologia parece cada vez mais brilhante, graças ao uso inovador de inteligência artificial.

Fonte: MedicalXpress / BME Frontiers
Foto:s Unsplash/CCO Public Domain