# A integração de multi-ômica, imagem avançada e inteligência artificial melhora a precisão diagnóstica na odontologia?

> Sim, segundo a revisão sistemática. A multi-ômica identificou biomarcadores como TP53, IL-1 e MMPs. O CBCT reduziu o erro diagnóstico em 35% (IC: 30%-40%) e a MRI melhorou a avaliação de tecidos moles em 25% (IC: 18%-32%). Ferramentas de IA reduziram o tempo diagnóstico em 40% (IC: 33%-45%) e melhoraram a classificação de lesões.

Estudo citado: Das N. Advancing precision dentistry: the integration of multi-omics and cutting-edge imaging technologies-a systematic review. Frontiers in dental medicine. 2025. DOI: https://doi.org/10.3389/fdmed.2025.1581738. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40575440/

## Resposta

A revisão sistemática avaliou como a integração de multi-ômica (genômica, proteômica, metabolômica), modalidades de imagem avançadas (CBCT e MRI) e técnicas de inteligência artificial (IA) pode aprimorar a precisão diagnóstica, a tomada de decisão clínica e o cuidado personalizado em odontologia. Foram incluídos 50 estudos publicados entre 2015 e 2024, seguindo as diretrizes PRISMA 2020.

Os resultados mostraram que abordagens multi-ômicas revelaram biomarcadores-chave, como TP53, IL-1 e MMPs, para diagnóstico precoce. O CBCT reduziu o erro diagnóstico em 35% (IC: 30%-40%), enquanto a MRI melhorou a avaliação de tecidos moles em 25% (IC: 18%-32%). Ferramentas de IA, incluindo redes neurais convolucionais e radiômica, levaram a uma redução de 40% no tempo diagnóstico (IC: 33%-45%) e melhoraram a classificação de lesões.

A conclusão dos autores é que a integração de IA com tecnologias ômicas e de imagem aumenta a precisão diagnóstica na odontologia. No entanto, para adoção clínica, esforços futuros devem abordar a padronização de dados, a implementação ética e a validação por meio de ensaios multicêntricos.

Para o médico, esses achados sugerem que a combinação de diferentes fontes de dados pode tornar o diagnóstico mais acurado e rápido, mas a aplicação rotineira ainda depende da superação de desafios como padronização e validação. O resumo não detalha a população dos estudos ou os tipos específicos de lesões avaliadas.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com 50 estudos (2015-2024), seguindo PRISMA 2020, que avaliou a integração de multi-ômica, imagem avançada (CBCT, MRI) e IA na odontologia. A multi-ômica identificou biomarcadores como TP53, IL-1 e MMPs. O CBCT reduziu o erro diagnóstico em 35% (IC: 30%-40%) e a MRI melhorou a avaliação de tecidos moles em 25% (IC: 18%-32%). Ferramentas de IA reduziram o tempo diagnóstico em 40% (IC: 33%-45%) e melhoraram a classificação de lesões.

## Limitações

O resumo não informa as limitações específicas dos estudos incluídos, nem detalha a heterogeneidade entre eles. A necessidade de padronização de dados, implementação ética e validação por ensaios multicêntricos é apontada como desafio para adoção clínica, mas o resumo não fornece dados sobre a qualidade metodológica individual dos estudos.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que a incorporação de ferramentas de IA e imagens avançadas pode agilizar o diagnóstico e melhorar a classificação de lesões, mas a aplicação clínica requer validação adicional. Para a gestão do consultório, isso implica considerar investimentos em tecnologias de imagem e sistemas de IA, além de treinamento da equipe, mas com cautela devido à necessidade de padronização e evidências multicêntricas.

## Perguntas para aprofundar

- Como a multi-ômica pode ser incorporada na prática odontológica para diagnóstico precoce?
- Quais os desafios para implementar IA e imagens avançadas no consultório odontológico?
- A redução do tempo diagnóstico com IA se traduz em melhor desfecho clínico para os pacientes?

Tema: IA em medicina de precisão e genômica. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-medicina-precisao-genomica/a-integracao-de-multi-omica-imagem-avancada-e-inteligencia-artificial-melhora-a/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.