Tendências actuais da aprendizagem automática em ortodontia: Avanços no diagnóstico e planeamento de tratamento ortodôntico com base inteligência artificial

Este livro explora o papel transformador da aprendizagem automática (AM) na ortodontia moderna, realçando a forma como as tecnologias orientadas para a IA melhoram o diagnóstico, o planeamento do tratamento e os resultados clínicos. Introduz os conceitos básicos de ML e aprendizagem profunda, destacando as suas capacidades na análise de vastos conjuntos de dados dentários e padrões de aprendizagem de casos clínicos. O livro analisa vários modelos de ML - tais como redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais e algoritmos genéticos - e a sua precisão em tarefas como a deteção de pontos cefalométricos, previsão de crescimento, decisões de extração e previsão de resultados de tratamentos. Discute o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) alimentados por ML, permitindo recomendações de tratamento mais consistentes e objectivas. São revistos vários estudos para demonstrar a aplicação do ML em áreas como a análise facial, a avaliação da maturidade do esqueleto, o planeamento da cirurgia ortognática e os cuidados remotos. Apesar de desafios como a padronização de dados e a generalização de modelos, o ML é uma forte promessa para melhorar a precisão do diagnóstico e personalizar os cuidados ortodônticos. O livro conclui com perspectivas futuras sobre a integração da IA na prática clínica.