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É importante ampliar a pesquisa nessa área objetivando uma melhor compreensão das capacidades e limitações dessas ferramentas. Tem-se uma grande oportunidade de inserir IA, como ferramenta auxiliar às atividades clínicas dentro da endodontia, dados os benefícios potenciais em termos de precisão, velocidade e sustentabilidade (Issa et al., 2023). O presente trabalho pretende avaliar a acurácia de um modelo comercial de IA no auxílio de diagnóstico de lesões periapicais de origem endodôntica em radiografias periapicais. As mesmas condições periapicais serão analisadas por dois estudantes de odontologia e duas professorasdoutoras de endodontia. A comparação entre os achados dos alunos de graduação, das professoras- doutoras e da IA pode fornecer insights sobre como a experiência influencia a precisão diagnóstica e se a IA pode atuar como suporte na formação acadêmica. Esse estudo permite verificar se o modelo comercial de inteligência artificial consegue identificar a presença ou ausência de lesões periapicais, comparando. Isso ajuda a validar ou questionar a confiabilidade da ferramenta. A IA pode reduzir a subjetividade da análise radiográfica, garantindo maior consistência nos diagnósticos, independentemente da experiência do avaliador. O estudo também pode revelar falhas ou limitações do modelo de IA, como dificuldades na interpretação de variações anatômicas ou artefatos radiográficos, ajudando a aprimorar essas ferramentas.

Desenho do estudo
Trata-se de um estudo observacional transversal, elaborado como um trabalho de performance de diagnóstico. O presente trabalho pretende avaliar a acurácia de um modelo comercial de IA no auxílio de diagnóstico de lesões periapicais de origem endodôntica em radiografias periapicais. As mesmas condições periapicais serão analisadas por dois estudantes de odontologia e duas professoras doutoras em endodontia. Com o intuito de capacitar os examinadores da pesquisa serão realizadas etapas de calibração juntamente a um especialista radiológico. O índice Pai (Periapical index) será utilizado como sistema de avaliação radiográfica uma vez que esse baseia- se na comparação das imagens radiográficas com um conjunto de referências padronizadas. Primeiramente será realizado treinamento teórico, apresentando aos examinadores as características radiográficas determinantes das alterações periapicais de origem endodôntica. Posteriormente, será aplicada uma etapa prática, avaliando as características estudadas em um outro banco de dados, seguindo as mesmas regras da seleção da amostra. A avaliação das 500 imagens radiográficas será feita pelos alunos, pelas professoras e pelo modelo comercial de IA.
Espera-se encontrar uma diferença entre os achados da IA e a análise feita por estudantes de odontologia podendo evidenciar que a IA é igualmente eficaz na detecção de lesões e por outro lado não haverá diferença significativa entre a detecção de lesões periapicais realizada pelo modelo de IA e a
análise feita pelas professoras doutoras.
População
Pacientes adultos atendidos na clínica odontológica Lucas Pinto Carpena que foram submetidos a radiografia periapical digital como recurso semiotécnico para diagnóstico de alterações pulpares e periapicais.
Amostra
A amostra do estudo consiste em 500 radiografias periapicais de pacientes adultos, com qualidade adequada para a interpretação, com ou sem alterações periapicais adquiridas por meio de um sensor digital radiológico (CDR Elite tamanho 2, Dentsply Sirona, Charlotte, NC,USA) no consultório odontológico Lucas Pinto Carpena. Para serem utilizadas na pesquisa, serão excluídas qualquer forma de identificação dos exames garantindo o anonimato dos pacientes. O cálculo amostral levou em conta a sensibilidade e a especificidade esperadas além da prevalência das lesões peripaicais. O cálculo amostral foi executado no site Cálculo Amostral (http://calculoamostral.bauru.usp.br/calculoamostral/calculos.php)
em um mesmo padrão de iluminação externa e utilizando o mesmo computador, evitando
Todas as radiografias serão analisadas
distorções por interferências externas.
onsiderando a
prevalência estimada das lesões periapicais em 60%, nível de confiança de 95%, margem de erro de 5% e a acurácia obtida em estudos anteriores (Moidu et al. 2022,Li et al. 2021), o cálculo amostral indicou a necessidade de 500 radiografias para a
execução do estudo.
-Critérios de inclusão
Radiografias periapicais digitais de alta qualidade obtidas com protocolo padronizado Pacientes maiores de 18 anos com histórico clínico disponível
Radiografias de dentes com patologia pulpar ou periapical
-Critérios de exclusão
Radiografias de baixa qualidade
Radiografias que apresentem lesões periapicais associadas a outras patologias que não as doenças da polpa e do periápice
Radiografias de dentes com rizogênese incompleta
Logística
- Coleta da amostra
A amostra do estudo consiste em 500 radiografias periapicais de pacientes adultos, com ou sem alterações periapicais adquiridas por meio de um sensor digital radiológico (CDR Elite tamanho 2, Dentsply Sirona, Charlotte, NC,USA) no consultório odontológico Lucas Pinto Carpena.
As imagens serão selecionados de acordo com critérios pré-estabelecidos.
- Calibração dos pesquisadores
Para avaliar a acurácia de um modelo comercial de IA no auxílio de diagnóstico de lesões periapicais em radiografias periapicais e fazer uma comparação com os achados de dois estudantes de odontologia e duas professoras doutoras de endodontia será realizado uma capacitação juntamente a um especialista radiológico. O índice Pai (Periapical index) será utilizado como sistema de avaliação radiográfica uma vez que esse baseia- se na comparação das imagens radiográficas com um conjunto de referencias padronizadas. Primeiramente em um treinamento teórico, apresentando aos examinadores as características radiográficas determinantes das alterações periapicais de origem endodôntica. Posteriormente, será aplicada uma etapa prática, avaliando as características estudadas anteriormente em um outro banco de dados que será selecionado mediante a orientação do especialista, seguindo as mesmas regras da seleção da amostra, classificando as radiografias com base no Periapical Index (PAI) (Ørstavik, Kerekes, Eriksen, 1986). Assim, os examinadores novatos e os examinadores experientes deverão realizar uma análise do banco de dados para se ter a obtenção dos valores intra e interavaliadores. Necessitando alcançar um valor de Kappa superior ou igual a 80% (k≥0,80), considerada uma concordância quase perfeita (Landis; Koch, 1977).
- Condições de análise
Será executada a análise das radiografias periapicais, primeiramente no software DIO inteligência odontológica®, e a seguir, manualmente pelos avaliadores da pesquisa. As
O examinador coletará apenas as informações periapicais avaliadas na presente pesquisa.
radiografias serão inseridas individualmente no software o que vai gerar relatórios a serem analisados.
A análise pelos examinadores experientes e novatos será
realizada em um ambiente com pouca luminosidade, utilizando um notebook Samsung Modelo NP350XAA, com tela de 15.6 polegadas e placa de vídeo de 2GB NVIDIA

-Registro das variáveis
As variáveis serão registradas de forma binária (presença ou ausência de lesão
Os índices PAI 1 e 2 serāo considerados normalidade e 3,4 e 5 serāo considerados alterações periapicais.
- Análise estatística
O cálculo amostral foi executado no site Cálculo Amostral
(http://calculoamostral.bauru.usp.br/calculoamostral/calculos.php) c
Intervenções / Procedimentos / Coleta de dados
A amostraserá coletadade um banco de dados de um Cirurgiāo Dentista particular com mais de 2500 radiografias periapicais, adquiridos por meio de um sensor digital radiológico (CDR Elite tamanho 2, Dentsply Sirona, Charlotte, NC,USA). Dentre esse número da amostra, serão selecionadas 500 radiografias periapicais da região inferior posterior de mandíbula de pacientes adultos, com qualidade adequada para a interpretação, com ou sem alterações periapicais. Posteriormente a etapa de calibração, será executada a análise das radiografias periapicais, primeiramente no software DIO inteligência odontológica®, e a seguir, manualmente pelos avaliadores da pesquisa. As
Apesar de os relatórios apontarem todas as alterações identificadas no exame de imagem, o examinador coletará apenas as variaveis de interesse na pesquisa.
Após a análise da amostra, os dados serão submetidos a análise estatística, avaliando a sensibilidade do DIO inteligência odontológica® na detecção de alterações na região periapical de radiografias digitais em comparação aos examinadores experientes (padrão de referência) e examinadores novatos, também conferindo a prevalência das alterações na amostra do estudo, coletadas por meio da inspeção manual. Pretende-se separar os dados coletados em estruturas periapicais normais, pequenas alterações na estrutura
periapical) em um banco de dados do excel.
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GFORCE (Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda, Manaus, AM, Brasil). Quando necessário, serāo utilizados recursos como ampliação (zoom) e ajustes de brilho e contraste. Todas as radiografias serão analisadas em um mesmo padrão de iluminação externa e utilizando o mesmo computador, evitando distorções por interferências
externas.
onsiderando a
prevalência estimada das lesões periapicais em 60%, nível de confiança de 95%, margem de erro de 5% e a acurácia obtida em estudos anteriores (Moidu et al. 2022,Li et al. 2021), o cálculo amostral indicou a necessidade de 500 radiografias para a
execução do estudo.
A determinação da acurácia do modelo de IA incluirá as estimativas de sensibilidade e especificidade, valores preditivos, razões de verossimilhança e área sob a curva (AUC)
ROC (Receiver Operating Characteristic).
radiografias serão inseridas individualmente no software o que vai gerar relatórios a
serem analisados.
A análise pelos examinadores experientes e novatos será realizada em um
ambiente com pouca luminosidade, utilizando um notebook Samsung Modelo NP350XAA, com tela de 15.6 polegadas e placa de vídeo de 2GB NVIDIA GFORCE (Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda, Manaus, AM, Brasil). Quando necessário, serāo utilizados recursos como ampliação (zoom) e ajustes de brilho e contraste. Todas as radiografias serão analisadas em um mesmo padrão de iluminação externa e utilizando o mesmo computador, evitando distorções por interferências externas. As variáveis serão
registradas de forma binária (presença ou ausência de lesão periapical).

óssea, alteraçõesnaestruturaósseacomalgumaperdamineral,periodontitecomáreas radiolúcidas bem definidas e periodontite grave com características exacerbadas, além de dividir por grupos dentários, a fim de encontrar onde há mais concordância e discordância entre o padrão de referência e o teste oferecendo o índice de acerto em todos grupos.
Organização dos dados
Pretende-se separar os dados coletados de acordo com o índice PAI (Periapical Index). Esse sistema de avaliaçāo radiográfica é utilizado em endodontia para medir a severidade de lesões apicais. A escala desse índice varia de 1-5. Onde 1 observa-se estruturas periapicais normais, 2 pequenas alterações na estrutura óssea, 3 alterações na estrutura óssea com alguma perda mineral, 4 periodontite com áreas radiolúcidas bem definidas e 5 periodontite grave com características exacerba

Esse estudo pode ter um impacto significativo na forma como a inteligência artificial é integrada à endodontia, ajudando a melhorar diagnósticos, reduzir a variabilidade entre examinadores e otimizar a prática clínica. Se a IA demonstrar alta precisão, ela pode se tornar um recurso auxiliar para dentistas na detecção de lesões periapicais, reduzindo erros de diagnóstico e aprimorando a tomada de decisão clínica.
A hipótese alternativa é de que existe uma diferença entre os achados da IA e a analise feita por estudantes de odontologia podendo evidenciar que a IA é igualmente eficaz na detecção de lesões.
A hipótese nula é de que não há diferença significativa entre a detecção de lesões periapicais realizada pelo modelo de IA e a análise feita pelas professoras doutoras.