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artificiale in odontoiatria pediatrica: dove può già fare la differenza","intelligenza-artificiale-in-odontoiatria-pediatrica-dove-puo-gia-fare-la-differenza","\u003Cp>L'intelligenza artificiale sta trovando applicazione in un numero crescente di ambiti dell'odontoiatria pediatrica. È quanto emerge da una revisione narrativa pubblicata su \u003Cem>Applied Sciences\u003C\u002Fem> e relaizzata dal prof. \u003Cstrong>Antonio Lo Giudice\u003C\u002Fstrong> dell’Università di Catania, che ha analizzato le principali evidenze disponibili sull'impiego di sistemi basati su machine learning e deep learning nel supporto alla diagnosi, alla prevenzione e alla pianificazione terapeutica dei pazienti in età evolutiva.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Come è stata condotta la revisione\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>L'obiettivo della ricerca era sintetizzare lo stato attuale delle conoscenze sulle applicazioni dell'AI in odontoiatria pediatrica. A tal fine è stata effettuata una ricerca nelle banche dati Embase, Scopus, PubMed e Web of Science fino al gennaio 2026, includendo esclusivamente revisioni scientifiche dedicate all'impiego dell'intelligenza artificiale nel trattamento e nella gestione dei pazienti pediatrici. In totale sono stati selezionati nove articoli, successivamente sottoposti ad analisi qualitativa.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Carie e prevenzione\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Uno dei settori più studiati riguarda la gestione della carie precoce dell'infanzia. Secondo la revisione, gli algoritmi di machine learning sono in grado di integrare contemporaneamente numerosi fattori di rischio, tra cui biomarcatori salivari, età, peso alla nascita, percezione della salute orale da parte dei genitori e varianti genetiche.\u003C\u002Fp>\u003Cp>I modelli basati su deep learning hanno mostrato prestazioni superiori rispetto agli approcci statistici tradizionali, raggiungendo frequentemente valori di accuratezza elevati nella previsione del rischio di carie. Questo consente una stratificazione del rischio più precisa e l'adozione di interventi preventivi personalizzati.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Particolarmente interessante anche il contributo dell'AI nell'analisi delle fotografie intraorali. Gli algoritmi sono risultati capaci di identificare placca batterica, lesioni cariose iniziali, ipomineralizzazione molare-incisiva e di valutare l'integrità dei sigillanti, riducendo la componente soggettiva dell'esame clinico.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Come sottolineato, \u003Cem>“l'intelligenza artificiale sta progressivamente spostando l'odontoiatria pediatrica da un modello reattivo orientato al trattamento verso un approccio proattivo e centrato sulla prevenzione”\u003C\u002Fem>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Monitoraggio remoto e teledentistry\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>La revisione evidenzia inoltre il crescente sviluppo dei sistemi di monitoraggio remoto supportati dall'AI. Attraverso immagini intraorali acquisite a domicilio mediante smartphone dai genitori o dai pazienti più grandi, è possibile controllare la presenza di carie, accumuli di placca, infiammazioni gengivali e anomalie eruttive.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Le evidenze raccolte indicano che, in diversi contesti, l'accuratezza diagnostica di questi sistemi può risultare comparabile a quella delle visite tradizionali. I vantaggi comprendono una maggiore accessibilità alle cure, la riduzione degli accessi in studio e una più rapida identificazione delle situazioni che richiedono un intervento professionale.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Gli autori precisano tuttavia che tali strumenti non sostituiscono gli esami clinici completi e devono essere considerati strumenti complementari destinati soprattutto allo screening e al follow-up.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Diagnostica radiografica e intercettazione delle anomalie\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>I risultati più solidi emergono dall'analisi delle immagini radiografiche. Le reti neurali profonde hanno dimostrato livelli di accuratezza spesso superiori al 90% nell'identificazione di denti soprannumerari, mesiodens e altre anomalie dentali.\u003C\u002Fp>\u003Cp>L'AI è risultata efficace anche nel riconoscimento automatico di agenesie, ritardi eruttivi, eruzioni ectopiche, molari inclusi e altre alterazioni dello sviluppo dentale, contribuendo a uniformare la diagnosi e a favorire l'intercettazione precoce dei problemi.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cem>“L'intelligenza artificiale non può sostituire l'esperienza del clinico, ma rappresenta un supporto affidabile che migliora la coerenza diagnostica, riduce la variabilità e favorisce interventi precoci”\u003C\u002Fem>, viene evidenziato nella ricerca.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Ortodonzia e valutazione della crescita\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>L'ortodonzia rappresenta l'ambito in cui l'AI è stata maggiormente studiata. Gli algoritmi consentono di automatizzare l'individuazione dei reperi cefalometrici, la tracciatura delle teleradiografie e la valutazione della maturazione vertebrale cervicale, riducendo tempi operativi ed errori umani.\u003C\u002Fp>\u003Cp>La revisione segnala accuratezze superiori al 90% nelle analisi cefalometriche automatiche e una buona affidabilità nella determinazione del corretto timing terapeutico. L'AI può inoltre supportare decisioni cliniche come la necessità di estrazioni e la previsione dello sviluppo delle arcate.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Le implicazioni cliniche\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Nel complesso, la letteratura disponibile suggerisce che l'intelligenza artificiale possa migliorare il supporto diagnostico, favorire l'individuazione precoce delle patologie, rendere più efficiente il monitoraggio dei pazienti e contribuire a percorsi di cura maggiormente personalizzati.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Restano tuttavia aperte questioni relative alla protezione dei dati, alla rappresentatività dei dataset utilizzati per addestrare gli algoritmi e alla necessità di validazioni cliniche su larga scala. Molti studi, inoltre, sono stati condotti su casistiche limitate e in contesti sperimentali.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Le conclusioni dell’autore\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>La revisione conclude che l'intelligenza artificiale rappresenta uno strumento di supporto sempre più promettente per l'odontoiatria pediatrica, in particolare nella diagnosi della carie, nella valutazione ortodontica e nell'analisi delle immagini radiografiche. Tuttavia, gli autori sottolineano che queste tecnologie devono essere considerate complementari al giudizio professionale e non sostitutive dell'esperienza clinica.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Come affermato, \u003Cem>“il passaggio dalle prestazioni ottenute in ambito sperimentale all'implementazione routinaria nella pratica clinica richiede ulteriori studi di elevata qualità e protocolli standardizzati di validazione per garantirne sicurezza e affidabilità”\u003C\u002Fem>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>\u003Cstrong>Fonte:\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Ca target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.mdpi.com\u002F2076-3417\u002F16\u002F9\u002F4492\">Current Evidence of Artificial Intelligence Tools Applied in Pediatric Dentistry: A Narrative Review\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp> \u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Ffxwpmmamlvwpmrwwyozd.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Fintelligenza-artificiale-in-odontoiatria-pediatrica-dove-puo-gia-fare-la-differenza\u002Fcover-1791995296892.webp","cc9d7d14-397a-472c-b99c-11c5993f28cd","published","public","2026-10-23T07:00:00+00:00","2026-10-14T16:29:24.892536+00:00","2026-10-23T15:14:19.768+00:00","Una revisione narrativa condotta dal prof. Antonio Lo Giudice dell’Università di Catania fotografa lo stato dell'arte delle tecnologie AI applicate all'assistenza odontoiatrica pediatrica","'2026':127C '90':474C,603C 'access':403C 'accessibil':397C 'accumul':362C 'accuratezz':230C,379C,470C,600C 'acquis':343C 'addestr':691C 'adozion':248C 'afferm':775C 'affid':535C,611C,805C 'agenes':495C 'algoritm':178C,266C,571C,693C 'alter':504C 'altre':482C,503C 'ambit':23C,561C,782C 'analis':156C,261C,458C,605C,750C 'analizz':51C 'anomal':368C,451C,483C 'anton':42C 'apert':678C 'applic':17C,100C 'applied':36C,813C 'approcc':223C,315C 'arcat':636C 'articol':152C 'artificial':2A,14C,137C,299C,523C,649C,726C,810C 'attravers':340C 'attual':96C 'automat':493C,607C 'automatizz':574C 'autor':419C,719C,756C 'banc':115C 'bas':60C,213C 'batter':273C 'biomarc':194C 'buon':610C 'capac':269C 'car':158C,170C,237C,361C,744C 'carios':275C 'casist':710C 'catan':48C 'cefalometr':579C,606C 'centr':318C 'cervical':590C 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