Desenvolvimento de uma ferramenta baseada em inteligência artificial para predição do envolvimento pulpar em adolescentes brasileiros

Descrição

A cárie dentária continua sendo um importante problema de saúde pública entre adolescentes brasileiros, apesar da redução observada em sua prevalência nas últimas décadas. Lesões de cárie não tratadas podem evoluir para comprometimento pulpar, causando dor, infecções odontogênicas, necessidade de tratamento endodôntico e perda dentária precoce. No Sistema Único de Saúde (SUS), o acesso à atenção especializada em endodontia é frequentemente limitado pela elevada demanda e pelos longos tempos de espera, tornando necessária a adoção de estratégias que permitam identificar precocemente indivíduos com maior necessidade de cuidado. Este estudo tem como objetivo desenvolver e validar um algoritmo preditivo capaz de identificar indivíduos adolescentes com maior probabilidade de apresentar envolvimento pulpar decorrente da progressão da cárie dentária. Será realizado um estudo transversal analítico utilizando dados secundários do levantamento epidemiológico SB Brasil 2023. A população do estudo será composta por adolescentes de 15 a 19 anos. O desfecho será a presença de envolvimento pulpar (PIP ≥ 1), identificado por meio do índice PIP incorporado ao inquérito nacional. Serão utilizadas variáveis demográficas, socioeconômicas, de acesso aos serviços de saúde e clínicas para construção dos modelos preditivos. Inicialmente serão realizados modelos de regressão logística para identificação dos fatores associados ao desfecho. Em seguida, serão desenvolvidos algoritmos de aprendizado de máquina utilizando técnicas como Random Forest, XGBoost, LightGBM . O desempenho dos modelos será avaliado por métricas de discriminação, calibração e acurácia. Espera-se desenvolver uma ferramenta capaz de apoiar a identificação precoce de adolescentes com maior risco de comprometimento pulpar, contribuindo para a organização da demanda, qualificação do acesso à atenção especializada e redução das iniquidades em saúde bucal no SUS.