USO DO DEEP LEARNING EM EXAMES DE IMAGEM NA IMPLANTODONTIA: AVALIAÇÃO DA OSSEO INTEGRAÇÃO

Abstract

Introdução: A osseointegração é essencial para o sucesso dos implantes dentários, sendo tradicionalmente avaliada por exames de imagem, como tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC), radiografias panorâmicas e periapicais. Recentemente, técnicas de Deep Learning têm sido aplicadas nessa área, permitindo análises automatizadas por redes neurais e aumentando a precisão diagnóstica, especialmente na detecção de falhas na interface osso-implante.

Objetivo: Revisar a literatura sobre o uso do Deep Learning na análise da osseointegração em exames de imagem.

Metodologia: Foi realizada busca na base PubMed utilizando os descritores MeSH “Cone-Beam Computed Tomography”, “Dental Implant” e “Deep Learning”, combinados pelo operador booleano “AND”. Identificaram-se 46 artigos, filtrados pelos últimos cinco anos e disponibilidade de texto completo. Após exclusões conforme critérios de elegibilidade, cinco estudos foram selecionados.

Resultados: Os estudos demonstraram que modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) apresentaram excelente desempenho na detecção e segmentação de estruturas ósseas em TCFC e radiografias. Tais modelos possibilitam uma avaliação mais objetiva e precisa da relação osso-implante. Diferentemente da análise visual tradicional, o Deep Learningfornece métricas padronizadas — como densidade óssea e identificação de falhas de contato — contribuindo para a prevenção de complicações, como peri-implantite, e para o aprimoramento do acompanhamento pós-operatório.

Considerações finais: O Deep Learning mostra grande potencial na avaliação da osseointegração, proporcionando maior precisão, agilidade e uniformidade no diagnóstico. Trata-se de uma tecnologia emergente com forte tendência à integração crescente na prática clínica da implantodontia.