Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più importante anche nella diagnostica. Gli algoritmi di deep learning analizzano grandi quantità di immagini radiografiche. In questo modo possono riconoscere segni patologici che talvolta sfuggono alla valutazione visiva. Una recente revisione sistematica, con meta-analisi, ha studiato proprio questo tema. I ricercatori, afferenti alla University of São Paulo e alla Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte (Brasile), hanno valutato l’uso dell’intelligenza artificiale nella diagnosi del riassorbimento radicolare associato ai trattamenti ortodontici. Una complicanza che, se non identificata precocemente, può causare una perdita irreversibile del tessuto radicolare.
Il riassorbimento radicolare in ortodonzia
Il riassorbimento radicolare esterno rappresenta una delle complicanze più note dei trattamenti ortodontici. La condizione può svilupparsi durante il movimento dentale. Nelle fasi iniziali spesso non provoca sintomi. Il clinico basa la diagnosi soprattutto sull’analisi delle immagini radiografiche. Utilizza radiografie periapicali, ortopantomografie o esami tridimensionali come la CBCT. Tuttavia l’interpretazione delle immagini non è sempre semplice. Le alterazioni radicolari iniziali possono essere difficili da individuare. Per questo motivo cresce l’interesse per strumenti digitali in grado di supportare l’analisi delle immagini.
Come è stata condotta la revisione
Gli autori hanno realizzato una revisione sistematica della letteratura, con meta-analisi, sull’accuratezza diagnostica. Hanno analizzato gli studi che utilizzano modelli di intelligenza artificiale per individuare il riassorbimento radicolare nelle immagini ortodontiche. Molti studi utilizzano algoritmi di deep learning. In particolare impiegano reti neurali convoluzionali, progettate per riconoscere pattern nelle immagini mediche. I ricercatori hanno confrontato le prestazioni dei sistemi di AI con la diagnosi effettuata dagli operatori o con standard diagnostici di riferimento.
Accuratezza diagnostica promettente
I risultati mostrano che i sistemi di intelligenza artificiale possono raggiungere un’elevata accuratezza diagnostica. Gli algoritmi riescono spesso a individuare alterazioni radicolari precoci nelle immagini radiografiche. Le prestazioni dei modelli variano però in base al tipo di imaging e alla struttura dell’algoritmo utilizzato. E alcuni sistemi mostrano risultati particolarmente promettenti quando analizzano immagini tridimensionali o dataset di grandi dimensioni.
Un supporto per il clinico
Secondo gli autori dello studio, l’intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio clinico. Può però diventare uno strumento di supporto nella pratica quotidiana. L’AI può infatti aiutare l’ortodontista a individuare più rapidamente i segni iniziali di riassorbimento radicolare e a monitorare le radici durante il trattamento. Secondo questo studio, pubblicato sul Journal of the World Federation of Orthodontists, queste tecnologie potrebbero migliorare la diagnosi precoce e la gestione delle complicanze ortodontiche. Tuttavia servono ulteriori studi clinici e protocolli standardizzati. Solo nuove ricerche potranno confermare l’affidabilità dei sistemi e favorire la loro integrazione nei flussi di lavoro digitali.
