LIMITAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO PLANEJAMENTO ESTÉTICO ODONTOLÓGICO: UMA REVISÃO DE ESCOPO E PROPOSTA CRANIOMÉTRICA INDIVIDUALIZADA PARA DEFINIÇÃO DA LARGURA DO INCISIVO CENTRAL SUPERIOR
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v7i2.7253Palavras-chave:
Estética Dentária, Inteligência Artificial, OdontologiaResumo
Objetivo: Mapear e analisar as evidências científicas disponíveis sobre as limitações da Inteligência Artificial no planejamento estético odontológico, com ênfase na definição da largura do incisivo central superior. Materiais e métodos: Trata-se de uma revisão de escopo conduzida de acordo com as diretrizes do Joanna Briggs Institute. Foram incluídos estudos publicados entre 2022 e 2025 que abordaram o uso de tecnologias digitais e Inteligência Artificial aplicadas ao planejamento estético-dentário. A seleção contemplou estudos metodológicos, observacionais, clínicos e diagnósticos, sem restrição de idioma. Os dados foram extraídos, organizados e sintetizados de forma descritiva, considerando características metodológicas, tecnológicas, estéticas e a qualidade metodológica dos estudos. Resultados: Foram incluídos dez estudos, predominantemente desenvolvidos na China, com amostras variando de grandes bases de dados a estudos clínicos com número reduzido de casos. Observou-se ampla adoção de tecnologias digitais, com uso recorrente de Inteligência Artificial associada a fluxos CAD-CAM, Digital Smile Design, segmentação dentária, diagnóstico radiográfico e desenho automatizado de restaurações. Apesar do desempenho técnico satisfatório e do baixo risco de viés metodológico, os estudos evidenciaram limitações relacionadas à individualização estética, com predomínio do uso de modelos padronizados e médias populacionais, especialmente na definição da largura do incisivo central superior. Considerações finais: A Inteligência Artificial apresenta elevado potencial para otimizar o Planejamento estético-dentário; entretanto, suas limitações quanto à personalização reforçam a necessidade de incorporar parâmetros craniométricos individualizados e o julgamento clínico aos algoritmos, visando um planejamento mais preciso, humanizado e baseado em evidências.
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