Pesquisadores brasileiros desenvolveram um sistema de aprendizado de máquina capaz de determinar o sexo de um indivíduo com base em radiografias panorâmicas — imagens de raio-X dentárias que capturam toda a boca. O sistema atingiu uma precisão de 96% quando a resolução da imagem era boa e o indivíduo tinha mais de 16 anos.
A precisão foi menor para indivíduos mais jovens. As descobertas foram publicadas no Journal of Forensic Sciences.
O estudo apresenta uma nova ferramenta de software para determinar o sexo de um indivíduo com base em radiografias panorâmicas. No entanto, deve-se notar que todas as imagens usadas no estudo eram de pessoas vivas. A eficácia pode ser diferente se as imagens forem de restos humanos onde os processos de decomposição já tenham avançado.
Importância da odontologia na identificação forense
- Quando especialistas forenses precisam identificar um indivíduo com base em restos humanos, determinar o sexo do falecido é um dos primeiros objetivos.
- Historicamente, diversos métodos foram usados para isso, muitos baseados na análise de ossos, suas estruturas e relações.
- Métodos forenses que extraem as informações necessárias dos ossos são particularmente importantes, pois os ossos geralmente são a parte mais bem preservada de um corpo.
- Em situações onde os peritos possuem apenas a mandíbula e os dentes para trabalhar, como em acidentes em massa ou corpos em diferentes estágios de decomposição (carbonizados, macerados ou esqueletizados), as técnicas de odontologia forense são de extrema importância.
Assim como em muitas outras áreas, a inteligência artificial (IA) está fazendo avanços significativos. Métodos baseados em IA podem ajudar dentistas a interpretar imagens de forma mais eficaz, reduzindo erros humanos e permitindo uma determinação mais rápida.
Também é possível que técnicas baseadas em IA obtenham informações que não são facilmente detectáveis a olho nu ou por métodos clássicos.
Radiografias panorâmicas são imagens de raio-X dentárias que capturam toda a boca, incluindo dentes, mandíbulas e estruturas circundantes, em uma única imagem abrangente.
Os pesquisadores coletaram 207.946 radiografias panorâmicas e seus relatórios correspondentes de 15 centros clínicos em São Paulo, Brasil. Essas radiografias foram adquiridas utilizando quatro dispositivos diferentes.
Cinquenta e oito por cento das radiografias eram de pacientes do sexo feminino. Todos os pacientes estavam vivos no momento da radiografia. Quarenta e três por cento dos pacientes tinham até quatro dentes ausentes, enquanto cinco por cento tinham mais de dezesseis dentes ausentes.
Os autores do estudo organizaram os dados de cada paciente em um banco de dados e treinaram dois algoritmos de aprendizado de máquina para estimar o sexo com base em uma radiografia panorâmica. Um dos algoritmos era uma rede neural convolucional, enquanto o outro era uma rede residual.
Uma rede neural convolucional é um tipo de modelo de aprendizado profundo que aprende hierarquias de características em um conjunto de imagens de entrada. Uma rede residual é um tipo de modelo de aprendizado profundo que usa atalhos para ajudar a passar informações pelas camadas de forma mais eficaz.
Os resultados mostraram que, após otimização, ambos os tipos de algoritmos tinham precisão semelhante na estimativa do sexo. O principal fator que afetava a precisão era a resolução das imagens — quanto melhor a resolução, maior a precisão.
O segundo fator importante era a idade. Para pacientes entre 20 e 50 anos, a precisão do sistema foi superior a 97%. Ficou um pouco abaixo de 95% para pacientes acima de 70 anos.
“Este estudo demonstra a eficácia de uma ferramenta impulsionada por IA para determinação do sexo usando radiografias panorâmicas e enfatiza o papel da resolução da imagem, idade e sexo na determinação do desempenho do algoritmo“, concluíram os autores do estudo.
