Guimarães, Maria InêsCardoso, Inês LopesPinto, Rafael Correia Cardoso Barbosa2026-03-052026-03-052025-10-06http://hdl.handle.net/10284/15091A medicina dentária forense aplica os conhecimentos científicos dentários na investigação de questões legais, nomeadamente na identificação humana, estimativa da idade e do sexo, bem como na análise de marcas de mordedura ou de traumatismos nas estruturas orais. Devido à elevada resistência dos tecidos dentários à ação de traumas, ao calor e à decomposição, os dentes constituem frequentemente um meio crucial de identificação em catástrofes de massa, investigações criminais e casos de pessoas desaparecidas. Através da análise de 21 estudos recentes publicados entre 2023 e 2025, esta revisão resume os métodos, pontos fortes e limitações da aplicação da Inteligência Artificial na medicina dentária forense. Pretende-se constituir uma base para orientar a investigação futura, normalizar metodologias e orientar boas práticas nos contextos forense e jurídico. A seleção baseou-se em critérios rigorosos, privilegiando investigação original sobre o uso de modelos de Inteligência Artificial (aprendizagem automática, aprendizagem profunda e modelos híbridos) em aplicações como estimativa da idade, determinação do sexo, identificação humana e segmentação dentária/maturação. Foi realizada uma pesquisa nas seguintes bases de dados: PubMed/MEDLINE, Web of Science, ScienceDirect, Google Scholar e Semantic Scholar. A análise dos dados foi feita através de síntese narrativa qualitativa, complementada por esquematização em tabelas das principais características, tendências e resultados dos estudos incluídos. Os dados foram organizados em áreas temáticas: autor(ano), objetivo do estudo, metodologia e resultados. Entre as diversas arquiteturas neuronais, foram utilizadas Redes Neuronais Convolucionais, Máquinas de Suporte Vectorial, Modelos de Floresta Aleatória (Random Forests) e Modelos híbridos (CNN + Transformer). Todos os objetivos dos estudos foram em busca de maior precisão diagnóstica, automatização de processos forenses, redução do tempo de análise manual e apoio à decisão em contextos legais. Foram analisados os métodos de IA utilizados e suas aplicações forenses. A análise dos estudos mostrou que a estimativa da idade foi a aplicação mais comum da Inteligência Artificial em medicina dentária forense (16 dos 21 estudos), tendo a maioria dos estudos recorrido a radiografias panorâmicas como principal fonte de imagem e os modelos híbridos (CNN + Transformer, YOLO + EfficientNet) demonstraram melhor desempenho, com 95,54% de precisão na estimativa de sexo e de 90,81% de precisão na estimativa de idade, respetivamente. Apesar do sucesso dos modelos, vários estudos salientaram desafios, como a variabilidade entre grupos etários, a qualidade heterogénea das imagens, um conjunto de dados limitados ou não representativos e a necessidade de padronização metodológica. Os resultados da presente revisão indicam que os modelos baseados em Inteligência Artificial, especialmente os que utilizam aprendizagem profunda, têm elevado potencial para transformar a prática da medicina dentária forense, porque apresentam precisão elevada, reprodutibilidade, capacidade de expansão e redução de tempo e da subjetividade. Em conclusão, esta revisão visa mapear e aprofundar a compreensão sobre a forma como a inteligência artificial está a transformar a prática dentária forense, oferecendo desenvolvimentos promissores, enquanto promove uma análise crítica das suas potenciais limitações e caminhos futuros.Forensic dental medicine applies scientific dental knowledge to the investigation of legal matters, particularly in human identification, age and sex estimation, and the analysis of bite marks or trauma to oral structures. Due to the high resistance of dental tissues to trauma, heat, and decomposition, teeth often constitute a crucial means of identification in mass disasters, criminal investigations, and missing persons cases. By analysing 21 recent studies published between 2023 and 2025, this review summarises the methods, strengths, and limitations of the application of Artificial Intelligence (AI) in forensic dental medicine. The aim is to establish a foundation for guiding future research, standardising methodologies, and promoting best practices in forensic and legal contexts. The selection was based on rigorous criteria, prioritising original research on the use of artificial intelligence models (machine learning, deep learning, and hybrid models) in applications such as age estimation, sex determination, human identification, and dental segmentation/maturation. A systematic search was conducted in the following databases: PubMed/MEDLINE, Web of Science, ScienceDirect, Google Scholar, and Semantic Scholar. Data analysis was carried out through a qualitative narrative synthesis, complemented by tabular schematisation of the main characteristics, trends, and outcomes of the included studies. Data were organised thematically by author (year), study aim, methodology, and findings. Among the various neural architectures employed were Convolutional Neural Networks Support Vector Machines, Random Forest models, and hybrid models (CNN + Transformer). The studies shared common objectives: improving diagnostic accuracy, automating forensic procedures, reducing manual analysis time, and supporting decision-making in legal contexts. The artificial intelligence methods used, and their forensic applications were thoroughly analysed. The review found that age estimation was the most frequent application of AI in forensic dental medicine (in 16 of the 21 studies), with the majority utilising panoramic radiographs as the primary imaging source Hybrid models (CNN + Transformer, YOLO + EfficientNet) demonstrated superior performance, achieving 95.54% accuracy in sex estimation and 90.81% in age estimation, respectively. Despite the success of these models, several studies highlighted challenges such as variability across age groups, heterogeneous image quality, limited or non-representative datasets, and the need for methodological standardisation. The findings of this review indicate that artificial intelligence -based models, particularly those employing deep learning, hold substantial potential to transform the practice of forensic dental medicine, due to their high accuracy, reproducibility, scalability, and ability to reduce both time and subjectivity. In conclusion, this review seeks to map and deepen the understanding of how artificial intelligence is transforming forensic dental practice, offering promising developments while critically addressing its potential limitations and future directions.porInteligência artificialMedicina dentária forenseDesafiosImpactosArtificial intelligenceForensic dental medicineChallengesImpactsmaster thesis