Avaliação da confiabilidade do GPT-4 na descrição e diagnóstico de cistos e granulomas periapicais

Abstract

A Inteligência Artificial (IA) tem despertado crescente interesse na área da saúde pela sua capacidade de interpretação e suporte diagnóstico das lesões periapicais inflamatórias crônicas. Na odontologia, a aplicação do ChatGPT-4 ainda é pouco explorada, principalmente na identificação e descrição dessas lesões. O presente estudo buscou avaliar a confiabilidade do ChatGPT-4 na descrição e diagnóstico de cistos e granulomas periapicais. Foram incluídas 81 radiografias periapicais, com 42 radiografias contendo uma única lesão, 9 radiografias contendo duas lesões e 30 radiografias sem lesão. As imagens foram anexadas ao ChatGPT-4 acompanhadas de prompts padronizados e as respostas geradas foram comparadas ao padrão de referência estabelecido por dois radiologistas orais experientes. Para a análise estatística, foram realizados os testes de associação Qui-quadrado de Pearson e o teste exato de Fisher. Os resultados indicaram concordância elevada em parâmetros como loculação, densidade, natureza, origem, diagnóstico secundário, limites e diagnóstico mais provável. Entretanto, observou-se baixa performance na identificação de estrutura afetada, dente envolvido, corticalização e osso acometido. O desempenho global médio de todos os parâmetros foi de 0,71, com desvio-padrão de 0,26. Ademais, embora tenha alcançado sensibilidade de 100%, o modelo apresentou especificidade nula, evidenciando dificuldades na identificação de casos sem lesão. Conclui-se que tal modelo demonstra potencial como ferramenta auxiliar de diagnóstico na odontologia. Contudo, há limitações na análise de estruturas anatômicas e na detecção de ausência de lesões. Assim, seu uso ainda é inadequado para a prática clínica, com a necessidade de mais estudos para aperfeiçoar seu banco de dados e efetivar sua aplicabilidade clínica.