Tendências actuais da aprendizagem automática em ortodontia

Este livro explora o papel transformador da aprendizagem automática (AM) na ortodontia moderna realçando a forma como as tecnologias orientadas para a IA melhoram o diagnóstico o planeamento do tratamento e os resultados clínicos. Introduz os conceitos básicos de ML e aprendizagem profunda destacando as suas capacidades na análise de vastos conjuntos de dados dentários e padrões de aprendizagem de casos clínicos. O livro analisa vários modelos de ML - tais como redes neurais artificiais redes neurais convolucionais e algoritmos genéticos - e a sua precisão em tarefas como a deteção de pontos cefalométricos previsão de crescimento decisões de extração e previsão de resultados de tratamentos. Discute o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) alimentados por ML permitindo recomendações de tratamento mais consistentes e objectivas. São revistos vários estudos para demonstrar a aplicação do ML em áreas como a análise facial a avaliação da maturidade do esqueleto o planeamento da cirurgia ortognática e os cuidados remotos. Apesar de desafios como a padronização de dados e a generalização de modelos o ML é uma forte promessa para melhorar a precisão do diagnóstico e personalizar os cuidados ortodônticos. O livro conclui com perspectivas futuras sobre a integração da IA na prática clínica.