Radiografias interproximais podem contribuir na predição do prognóstico de cárie em molares decíduos por modelos de Machine Learning? (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FRAGA, MARIANA MINATEL BRAGA - FO ; MENDES, FAUSTO MEDEIROS - FO
- Unidade: FO
- Subjects: CÁRIE DENTÁRIA; RADIOGRAFIA DENTÁRIA; MOLAR; DENTE DECÍDUO
- Language: Português
- Abstract: Modelos de Machine Learning (ML) têm sido usados com sucesso para predições em odontologia. Este estudo avaliou o impacto do uso de radiografias interproximais no desempenho de dois modelos de ML para o prognóstico de cárie em molares decíduos baseado em 5 algoritmos distintos. Dados clínicos e radiográficos de um ensaio clínico randomizado em crianças de idade pré-escolar já finalizado foram utilizados. Foram consideradas as superfícies oclusais e proximais de molares decíduos, sendo que o desfecho foi a necessidade de uma nova intervenção operatória. Os algoritmos testados foram: Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost e TabPFN. Dois modelos foram testados: no Modelo 1, somente o exame clínico foi considerado, já no Modelo 2, utilizou-se o exame clínico associado com as radiografias interproximais. A amostra foi dividida em treino e teste (70:30). As métricas avaliadas incluíram acurácia, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC) . O algoritmo Random Forest obteve a melhor performance em ambos os modelos. No Modelo 1 os valores de acurácia, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC) foram de 0,713; 0,737; 1,0 e 0,777, respectivamente. No Modelo 2 esses valores foram ligeiramente superiores: 0,752; 0,768; 1,0 e 0,796. A inclusão de radiografias interproximais gerou apenas uma leve melhora no desempenho dos modelos. Assim, seu uso não se mostra essencial para a predição do prognóstico de lesões de cárie em molares decíduos
- Imprenta:
- Source:
- Título: Brazilian Oral Research
- ISSN: 1807-3107
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 39, supl. 2, res. PNb0303, 2025
- Conference titles: Proceedings of the SBPqO Annual Meeting
-
ABNT
PINHO, I. F et al. Radiografias interproximais podem contribuir na predição do prognóstico de cárie em molares decíduos por modelos de Machine Learning?. Brazilian Oral Research. São Paulo: SBPqO. . Acesso em: 17 fev. 2026. , 2025 -
APA
Pinho, I. F., Pontes, L. R. A., Schuch, H. S., Borba, M. F., Braga, M. M., & Mendes, F. M. (2025). Radiografias interproximais podem contribuir na predição do prognóstico de cárie em molares decíduos por modelos de Machine Learning? Brazilian Oral Research. São Paulo: SBPqO. -
NLM
Pinho IF, Pontes LRA, Schuch HS, Borba MF, Braga MM, Mendes FM. Radiografias interproximais podem contribuir na predição do prognóstico de cárie em molares decíduos por modelos de Machine Learning? Brazilian Oral Research. 2025 ; 39[citado 2026 fev. 17 ] -
Vancouver
Pinho IF, Pontes LRA, Schuch HS, Borba MF, Braga MM, Mendes FM. Radiografias interproximais podem contribuir na predição do prognóstico de cárie em molares decíduos por modelos de Machine Learning? Brazilian Oral Research. 2025 ; 39[citado 2026 fev. 17 ] - Progressão de lesões de cárie proximais iniciais após tratamentos não operatórios em adolescentes
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