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Plataforma de IA permite que dentistas e estudantes de odontologia leiam raios-X com maior precisão, ajudando a detectar cáries e doenças gengivais
Plataforma desenvolvida por pesquisadores do King’s College London e pela Universidade de Surrey, no Reino Unido, com parceiros da Royal Surrey NHS Foundation Trust e da Oral Health Foundation, permite que um modelo de Inteligência Artificial (IA) reconheça anormalidades em estruturas anatômicas.
O projeto visa fornecer uma solução completa para coletar e anotar radiografias odontológicas e auxiliar no diagnóstico de doenças, enquanto pretende desenvolver a melhor forma de implementar isso em um ambiente clínico.
O empreendimento recebeu £ 1,55 milhão (cerca de R$ 9,6 milhões) em financiamento de subsídios do National Institute for Health and Care Research (NIHR) do Reino Unido.
O Dr. Yunpeng Li, professor sênior de Inteligência Artificial e líder do projeto na Universidade de Surrey, comentou: “A tecnologia poderia economizar tempo e dinheiro valiosos se fosse implementada de forma mais ampla, permitindo que os dentistas [observassem mais claramente] anormalidades e lendo radiogramas com maior precisão”.
“Esta próxima fase do projeto é incrivelmente empolgante, pois trabalhamos em colaboração para construir um protótipo funcional adequado para ambientes clínicos reais. Os esforços até agora incluíram a coleta de um conjunto representativo de radiogramas anotados e o treinamento de um modelo de IA personalizado para detecção de doenças dentárias. Esperamos resultados abrangentes nos próximos anos”, continuou o professor.
O professor Dr. Owen Addison, professor de reabilitação oral e líder do projeto conjunto no King’s College London, destacou: “Sistemas de IA que suportam diagnósticos mais precisos e tomadas de decisões clínicas ajudarão os pacientes, mas devem ser confiáveis. Esperamos apoiar este projeto fornecendo conhecimento odontológico e considerando as necessidades dos usuários finais”.
Acesse a notícia completa na página do King’s College London (em inglês).
Fonte: King’s College London.
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