Tudo sobre Inteligência artificial
Pesquisadores brasileiros desenvolveram um sistema de aprendizado de máquina capaz de determinar o sexo de um indivíduo com base em radiografias panorâmicas — imagens de raios X dentais que capturam toda a boca. O sistema atingiu 96% de precisão quando a resolução da imagem era boa e o indivíduo tinha mais de 16 anos.
A precisão foi menor para indivíduos mais jovens. As descobertas foram publicadas no Journal of Forensic Sciences.
O estudo apresenta uma nova ferramenta de software para determinar o sexo de um indivíduo com base em radiografias panorâmicas. Porém, deve-se ressaltar que todas as imagens utilizadas no estudo foram de pessoas vivas. A eficácia pode ser diferente se as imagens forem de restos humanos onde os processos de decomposição já avançaram.
Importância da odontologia na identificação forense
- Quando os peritos forenses precisam identificar um indivíduo com base em restos mortais, determinar o sexo do falecido é um dos primeiros objetivos.
- Historicamente, vários métodos têm sido utilizados para isso, muitos deles baseados na análise de ossos, suas estruturas e relações.
- Os métodos forenses que extraem as informações necessárias dos ossos são particularmente importantes, uma vez que os ossos são frequentemente a parte mais bem preservada do corpo.
- Em situações em que os especialistas dispõem apenas da mandíbula e dos dentes para trabalhar, como em acidentes em massa ou corpos em diferentes estágios de decomposição (carbonizados, macerados ou esqueletizados), as técnicas de odontologia legal são extremamente importantes.
Avanços na inteligência artificial na odontologia legal
Tal como em muitas outras áreas, a inteligência artificial (IA) está a fazer avanços significativos. Os métodos baseados em IA podem ajudar os dentistas a interpretar as imagens de forma mais eficaz, reduzindo o erro humano e permitindo uma determinação mais rápida.
Também é possível que técnicas baseadas em IA obtenham informações que não são facilmente detectáveis a olho nu ou por métodos clássicos.
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Sistema de IA para identificar sexo a partir de radiografias dentárias
A autora do estudo, Ana Claudia Martins Ciconelle, e seus colegas exploraram a possibilidade de desenvolver uma ferramenta baseada em IA que pudesse estimar com precisão o sexo de um indivíduo a partir de uma radiografia panorâmica.
As radiografias panorâmicas são imagens de raios X dentárias que capturam toda a boca, incluindo dentes, maxilares e estruturas circundantes, numa única imagem abrangente.
Os pesquisadores coletaram 207.946 radiografias panorâmicas e seus relatórios correspondentes de 15 centros clínicos de São Paulo, Brasil. Essas radiografias foram adquiridas usando quatro dispositivos diferentes.
Cinquenta e oito por cento das radiografias eram de pacientes do sexo feminino. Todos os pacientes estavam vivos no momento da radiografia. Quarenta e três por cento dos pacientes tinham até quatro dentes perdidos, enquanto cinco por cento tinham mais de dezesseis dentes perdidos.
Treinamento de algoritmo
Os autores do estudo organizaram os dados de cada paciente em um banco de dados e treinaram dois algoritmos de aprendizado de máquina para estimar o sexo com base em uma radiografia panorâmica. Um dos algoritmos era uma rede neural convolucional, enquanto o outro era uma rede residual.
Uma rede neural convolucional é um tipo de modelo de aprendizado profundo que aprende hierarquias de recursos em um conjunto de imagens de entrada. Uma rede residual é um tipo de modelo de aprendizado profundo que usa atalhos para ajudar a passar informações através das camadas de maneira mais eficaz.
Resultados e conclusões
Os resultados mostraram que, após a otimização, ambos os tipos de algoritmos tiveram precisão semelhante na estimativa de gênero. O principal fator que afetou a precisão foi a resolução das imagens – quanto melhor a resolução, maior a precisão.
O segundo fator importante foi a idade. Para pacientes entre 20 e 50 anos, a precisão do sistema foi superior a 97%. Estava pouco abaixo de 95% para pacientes com mais de 70 anos.
Para pacientes entre 6 e 16 anos, o sistema teve 87% de precisão na estimativa do sexo, enquanto a precisão foi de apenas 74% para crianças menores de seis anos. Para indivíduos com mais de 16 anos, a precisão geral foi de 96%.
“Este estudo demonstra a eficácia de uma ferramenta orientada por IA para determinação do sexo usando radiografias panorâmicas e enfatiza o papel da resolução da imagem, idade e sexo na determinação do desempenho do algoritmo”, concluíram os autores do estudo.
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