Inteligência Artificial na Identificação Humana em Odontologia Forense: Uma Revisão Narrativa da Literatura
DOI:
https://doi.org/10.70597/vozes.v14i29.1686Palavras-chave:
Artificial Intelligence, Forensic Dentistry, Forensic Anthropology, IdentificationResumo
Este estudo analisa a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na identificação humana no contexto da Odontologia Legal, área em que ferramentas computacionais vêm sendo progressivamente incorporadas à análise de dados odontológicos e imagens radiográficas. O objetivo deste trabalho foi analisar as aplicações da inteligência artificial relacionadas à identificação humana na Odontologia Legal, considerando o desempenho relatado dos métodos baseados em IA e seus principais benefícios e limitações. Realizou-se uma revisão de literatura baseada nos artigos publicados no período de 2015 a 2025. A estratégia de busca utilizou os termos: “Artificial Intelligence”, “Machine Learning”, “Deep Learning”, “Forensic Dentistry”, “Forensic Odontology”, “Dental Forensics”, “Human Identification”, “Personal Identification”, “Age Estimation”, “Bite Mark Analysis”, “Diagnostic Imaging”, “Dental Radiography”, nas bases de dados PubMed, SciELO, LILACS e Google Acadêmico (como fonte de literatura cinzenta). Foram incluídos 11 estudos, compostos por revisões de literatura e estudos retrospectivos. As principais aplicações identificadas concentraram-se na estimativa de idade e sexo por meio da análise de imagens odontológicas, especialmente radiografias panorâmicas, utilizando modelos de aprendizado profundo e redes neurais convolucionais. Os estudos relataram desempenho promissor desses métodos, embora os resultados tenham sido heterogêneos em razão das diferenças nos desenhos dos estudos, populações avaliadas, métodos empregados e processos de validação. Os achados indicam que a inteligência artificial apresenta potencial para auxiliar métodos relacionados à identificação humana na Odontologia Legal, especialmente na estimativa de idade e sexo. Entretanto, a heterogeneidade metodológica entre os estudos, as diferenças populacionais e a necessidade de maior validação limitam a generalização dos resultados e reforçam a necessidade de novas pesquisas antes de sua ampla aplicação no contexto pericial.
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