Sistemas de inteligência artificial já são usados para projetar coroas dentárias a partir de modelos digitais dos dentes. As pesquisas indicam que as restaurações podem apresentar características próximas às desenvolvidas por especialistas, especialmente no formato externo, além de reduzir o tempo de planejamento.
Os algoritmos de aprendizado profundo analisam os dados disponíveis para reproduzir formatos, contatos e características anatômicas. A tecnologia pode ser integrada aos fluxos digitais de CAD/CAM e gerar uma restauração personalizada para cada caso.
O que os estudos avaliaram
Uma revisão publicada em 2025 reuniu pesquisas sobre modelos de inteligência artificial desenvolvidos especificamente para o planejamento de coroas e sobre softwares comerciais utilizados nessa etapa. Os trabalhos analisaram o desempenho das ferramentas em diferentes bancos de dados, algoritmos e critérios de avaliação.
Já uma meta-análise publicada em 2026 comparou coroas projetadas por IA com restaurações desenvolvidas por métodos tradicionais de CAD. As diferenças mais relevantes apareceram na velocidade do planejamento e na precisão oclusal. Os estudos também apontaram semelhanças entre algumas restaurações produzidas com auxílio da tecnologia e aquelas projetadas por especialistas.
A automação parcial do desenho pode acelerar o fluxo de trabalho e ampliar a padronização. A avaliação clínica, porém, continua necessária para definir a solução adequada para cada paciente. As evidências disponíveis tratam a IA principalmente como uma ferramenta auxiliar, e não como substituta do dentista.
Limites das evidências
A tecnologia ainda não está pronta para substituir os métodos tradicionais. Grande parte das pesquisas foi realizada in vitro, o que limita a avaliação do desempenho em situações clínicas.
A revisão de 2025 identificou que apenas quatro estudos chegaram a fabricar coroas físicas. Nenhum deles realizou validação em pacientes. A meta-análise de 2026 também apontou a necessidade de aperfeiçoar os algoritmos e conduzir estudos clínicos de alta qualidade para verificar o desempenho da tecnologia no longo prazo.
