INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ODONTOLOGIA: APLICAÇÕES CLÍNICAS, LIMITAÇÕES E PERSPECTIVAS FUTURAS - dos Santos, Pedro Guimarães Sampaio Trajano; Travassos, Rosana Maria Coelho; de Araújo, Vanessa Lessa Cavalcanti; da Silva, Vânia Cavalcanti Ribeiro; do Nascimento, Alexandre Batista Lopes; Rodrigues, Verônica Maria de Sá; Alves, Josué; Maciel, Tereza Augusta; Correia, Tereza Cristina; de Morais, Lara Cardoso; Chaves, Adriane Tenório Dourado; Prosini, Priscila (Revista de Geopolítica, 2026)
Objetivo: Avaliar criticamente as aplicações clínicas atuais da inteligência artificial (IA) na odontologia, bem como suas limitações e perspectivas futuras em diferentes especialidades odontológicas. Metodologia: Foi realizada uma revisão narrativa por meio de uma busca abrangente em bases de dados eletrônicas, incluindo PubMed, Scopus e Google Scholar. Estudos relevantes publicados em inglês foram selecionados com base em seu foco nas aplicações de IA na odontologia, incluindo diagnóstico, planejamento de tratamento e predição de resultados. Os artigos foram triados quanto à relevância, e os principais achados foram sintetizados qualitativamente. Resultados: A IA demonstrou potencial significativo em diversas áreas da odontologia, particularmente na interpretação radiográfica, detecção de cáries, avaliação periodontal, planejamento ortodôntico e triagem de patologias orais. Modelos de machine learning e deep learning apresentaram alta precisão diagnóstica, frequentemente comparável ou superior à de clínicos. No entanto, persistem limitações importantes, incluindo heterogeneidade de dados, falta de conjuntos de dados padronizados, validação externa limitada e preocupações éticas relacionadas à privacidade de dados e transparência de algoritmos. Além disso, a integração aos fluxos de trabalho clínicos rotineiros ainda representa um desafio. Conclusão: A IA representa uma ferramenta transformadora na odontologia moderna, com potencial para melhorar a precisão diagnóstica e a tomada de decisões clínicas. Apesar dos avanços promissores, sua adoção generalizada exige validação adicional, estruturas regulatórias e treinamento de clínicos. Pesquisas futuras devem focar na melhoria da generalização dos modelos, abordagem das questões éticas e garantia de integração clínica eficiente.