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Estimativa da idade dentária em odontologia forense: uma revisão sistemática comparando métodos tradicionais e abordagens de inteligência artificial

Medicina
Imagem de arquivo, ilustrativa — não é do estudo. Pastilha de um conversor digital-analógico Ferranti ZN425 ao microscópio. Revaldinho · CC BY 4.0 · Wikimedia Commons

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in dental medicine26 ago 20260 citações

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O que aconteceu

A estimativa da idade dentária é uma ferramenta fundamental na odontologia forense, com importantes aplicações na identificação humana e contextos legais. Esta revisão sistemática avaliou a acurácia, objetividade e reprodutibilidade dos métodos tradicionais de estimativa da idade dentária em comparação com as abordagens baseadas em inteligência artificial. Uma pesquisa foi realizada no PubMed, Scopus e Web of Science, incluindo estudos publicados entre 2015 e 2025, selecionando 16 estudos que analisaram métodos tradicionais, aprendizado de máquina e modelos de aprendizagem profunda. Abordagens baseadas em inteligência artificial, particularmente aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, demonstraram maior precisão com valores de erro absoluto médio (MAE) menores em comparação com métodos tradicionais como Demirjian, Cameriere e Kvaal. Além disso, esses modelos reduziram a variabilidade intra e interobservadores, melhorando a objetividade e reprodutibilidade. Apesar desses resultados promissores, a heterogeneidade metodológica e a necessidade de grandes conjuntos de dados bem estruturados permanecem importantes limitações. A inteligência artificial representa uma ferramenta valiosa e promissora para melhorar a estimativa da idade dentária na prática forense.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in dental medicine sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.

O estudo original

Dental age estimation in forensic odontology: a systematic review comparing traditional methods and artificial intelligence approaches

Firdaous Lakhaouaja, Ana García Navarro