Browsing by Author "Greco, Giuditta"
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- Biomarcadores e inteligência artificial na identificação precoce da disfunção temporomandibular: revisão crítica da literaturaPublication . Greco, Giuditta; Barbosa, CláudiaAs disfunções temporomandibulares (DTM) são um grupo de condições musculoesqueléticas que envolvem os músculos da mastigação e/ou as articulações temporomandibulares e estruturas associadas, e que reduzem a qualidade de vida, especialmente quando condicionam a presença de dor crónica. Normalmente, o seu diagnóstico é tardio, o que já irá implicar alterações músculo-articulares compensatórias e, muitas vezes, a instalação de um quadro de dor crónica. A determinação de um biomarcador ou conjunto de biomarcadores que possam ser utilizados no diagnóstico subclínico das DTM tem sido um desafio científico nos últimos anos, destacando-se os biomarcadores salivares, que se têm mostrado promissores. As novas tecnologias, com a utilização da inteligência artificial (IA), têm dado novas perspetivas nesse sentido, sendo que, vários algoritmos de IA que têm sido desenvolvidos para diagnosticar as DTM, podem fornecer conhecimentos clínicos adicionais para aumentar a precisão do diagnóstico. Esta revisão crítica da literatura teve como objetivo avaliar o uso dos biomarcadores e da IA como ferramentas para o diagnóstico precoce das DTM, salientando as perspetivas futuras. Para a sua elaboração foi realizada previamente uma pesquisa bibliográfica com recurso às bases de dados PubMed®, Google Scholar e Science Direct, utilizando-se diferentes palavras-chave nas suas diversas combinações com os operadores booleanos ‘AND’ e ‘OR’. De acordo com os critérios estabelecidos para a seleção dos artigos, foram incluídos 80 artigos para a redação deste trabalho. Este trabalho permitiu avaliar que, embora exista um grande potencial para os biomarcadores na deteção precoce da DTM, ainda não existe identificado nenhum biomarcador que possa ser utilizado com esse objetivo, de forma generalizada ou aplicado a um determinado subtipo de DTM. É necessário realizar mais investigações longitudinais, de preferência multicêntricas, com a avaliação da incidência de DTM, para identificar biomarcadores específicos e estabelecer protocolos padronizados de recolha e análise. Quanto à IA, também oferece um potencial significativo para melhorar a precisão diagnóstica e automatizar processos complexos. Assim, esta poderá vir a ser fundamental na determinação de padrões associados à presença de determinados biomarcadores, sinais clínicos/sintomas subclínicos, e mesmo, registos imagiológicos da presença precoce de DTM.