Aplicação da inteligência artificial no diagnóstico precoce do cancro oral

Abstract

INTRODUÇÃO: O diagnóstico e a gestão das lesões orais malignas são desafios importantes na odontologia, especialmente devido à falta de triagem e vigilância eficazes, levando a diagnósticos tardios e baixas taxas de sobrevivência do cancro oral (CO). Esta revisão explora o uso da inteligência artificial (IA) para a deteção precoce do CO, abordando suas vantagens e impacto na gestão da doença. OBJETIVO: Explorar o potencial e papel da IA no diagnóstico precoce do CO e analisar suas vantagens, limites e recomendações. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi conduzida uma pesquisa bibliográfica nas bases de dados PubMed, Pubmed US Central, B-ON, e eClinical Medecine. Utilizou-se a funcionalidade de pesquisa avançada, combinando as palavras-chave "oral cancer", "algorithm", "machine learning" e "artificial intelligence", “cancer screening”. RESULTADOS: Após análise de 226 artigos, 43 deles atenderam aos critérios de inclusão com base nos títulos e resumos. Após uma leitura completa, 20 artigos foram considerados irrelevantes para o estudo. Associado a seleção de 16 artigos para apoio teórico, um total de 38 artigos foram incluídos nesta revisão sistemática integrativa. DISCUSSÃO: Os estudos concordam que a IA é uma abordagem promissora para a deteção precoce do CO. No entanto, subsistem limitações, como a necessidade de dados de qualidade, a necessidade de validação externa e os desafios éticos associados à utilização da IA. São necessários mais esforços para ultrapassar estas limitações e maximizar o potencial da IA. CONCLUSÃO: Com uma abordagem responsável e uma colaboração multidisciplinar, a IA pode desempenhar um papel crucial na melhoria dos resultados clínicos e da sobrevivência dos doentes com CO, auxiliando os médicos-dentistas.

INTRODUCTION: The diagnosis and management of oral malignant lesions are major challenges in dentistry, especially due to lack of effective screening and surveillance, leading to late diagnosis and low survival rates of oral cancer (OC). This review explores the use of artificial intelligence (AI) for early detection of OC, addressing its advantages and impact on disease management. OBJECTIVE: To explore the potential and role of AI in the early diagnosis of OC and to analyze its advantages, limits and recommendations. MATERIALS AND METHODS: A literature search was conducted in PubMed, Pubmed US Central, B-ON, and eClinical Medecine databases. Advanced search functionality was used, combining the keywords "oral cancer", "algorithm", "machine learning" and "artificial intelligence", "cancer screening". RESULTS: After analysis of 226 articles, 43 of them met the inclusion criteria based on titles and abstracts. After a thorough reading, 20 articles were considered irrelevant to the study. Associated with the selection of 16 articles for theorical support, a total of 38 articles were included in this integrative systematic review. DISCUSSION: The studies agreed that AI is a promising approach for the early detection of OC. However, limitations remain, such as the need of high-quality data, the need of external validation and the ethical challenges associated with the use of AI. Further efforts are needed to overcome these limitations and maximize the potential of AI. CONCLUSION: With a responsible approach and multidisciplinary collaboration, AI can play a crucial role in supporting the dentists and improving clinical outcomes and survival of patients with OC.