Concordância diagnóstica na classificação de imagens bucais capturadas com smartphones com base na “escala ABCDE”

Abstract

Este estudo integra a etapa inicial da pesquisa “Aprendizado profundo aplicado a teletriagem e televigilância de doenças bucais: desenvolvimento e acurácia diagnóstica”, voltada à criação de um sistema de inteligência artificial (IA) para classificação de imagens bucais obtidas por smartphones. O objetivo central desta dissertação foi avaliar a concordância diagnóstica entre cirurgiãs-dentistas na classificação de imagens de quadrantes bucais com base na Escala ABCDE, instrumento desenvolvido para organizar fluxos de cuidado na atenção primária em saúde bucal. Trata-se de um estudo transversal, descritivo, conduzido em serviços do Sistema Único de Saúde (SUS) de Porto Alegre, RS, entre dezembro de 2022 e março de 2023. A amostra incluiu 252 quadrantes bucais de 63 indivíduos de diferentes faixas etárias. As imagens foram classificadas independentemente por duas examinadoras previamente calibradas, sendo o consenso adotado como padrão de referência. A concordância foi avaliada por meio dos coeficientes Kappa de Cohen e Kappa ponderado. Os resultados indicaram concordância substancial entre cada examinadora e o padrão de referência (Kappa de Cohen variando de 0,65 a 0,73; Kappa ponderado de 0,70 a 0,79) Entretanto, a concordância direta entre as examinadoras foi apenas moderada (Kappa de Cohen = 0,40; Kappa ponderado = 0,49), com maiores divergências observadas na categoria E (condições mais urgentes) e em grupos etários específicos. As discordâncias ocorreram principalmente entre categorias adjacentes, reforçando a adequação do uso do Kappa ponderado. Os achados confirmam o potencial das imagens de smartphones como ferramenta de triagem em teleodontologia, mas evidenciam a necessidade de protocolos rigorosos de calibração, padronização da captura de imagens e estratégias para reduzir inconsistências em categorias de maior gravidade. Conclui-se que a qualidade e consistência das anotações diagnósticas são requisitos essenciais para o treinamento de modelos de IA confiáveis e para a implementação segura da teleodontologia no SUS.

Resumo não disponível