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                    UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS - UFAL
FACULDADE DE MEDICINA – FAMED
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENSINO NA SAÚDE
MESTRADO PROFISSIONAL EM ENSINO NA SAÚDE – MPES

FERNANDA MARIA BARBOSA DE ALMEIDA TENÓRIO

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ODONTOLOGIA ESTÉTICA:
DESENVOLVIMENTO DE GUIA EDUCACIONAL PARA APOIO AO
PLANEJAMENTO CLÍNICO

MACEIÓ-AL
2026

FERNANDA MARIA BARBOSA DE ALMEIDA TENÓRIO

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ODONTOLOGIA ESTÉTICA:
DESENVOLVIMENTO DE GUIA EDUCACIONAL PARA APOIO AO
PLANEJAMENTO CLÍNICO

Trabalho Acadêmico de Conclusão de
Curso apresentado ao Programa de PósGraduação Mestrado Profissional Ensino
na Saúde da Universidade Federal de
Alagoas, como requisito parcial para
obtenção do título de mestre em Ensino na
Saúde.
Orientadora: Profª. Drª Lenilda Austrilino
Silva
Linha de pesquisa: Integração Ensino,
Serviço de Saúde e Comunidade (IESSC)

MACEIÓ-AL
2026

Dedico essa dissertação a Deus, que guiou cada passo com perfeição, mesmo
quando eu não compreendia o caminho.
Ao meu filho, que chegou como luz em meio a essa jornada, transformando esforço
em propósito e me ensinando a ser mais forte todos os dias.
E à minha família, que sempre acreditou em mim — este sonho também é de vocês.

AGRADECIMENTOS
Inicialmente, expresso minha gratidão a Deus, que me permitiu chegar ao
mestrado avançando um grande passo da minha carreira e sempre conduzindo cada
etapa dessa caminhada.
Ao meu filho, que chegou durante essa jornada e se tornou uma fonte
inesgotável de motivação, impulsionando meu crescimento mesmo sem compreender
ainda a dimensão disso. À minha mãe, aos meus avós paternos e às minhas tias, que
sempre acreditaram no meu potencial, sendo minha base e incentivo constante para
evoluir em todos os aspectos da vida.
Ao meu marido, pela paciência, compreensão e apoio incondicional, assim
como a toda sua família, que sempre torceu pelo meu sucesso.
À minha turma de mestrado, pelo companheirismo, troca de conhecimentos e
apoio mútuo, fundamentais para o meu desenvolvimento.
À Dra. Mirian Barros, diretora e professora do Curso de Especialização em
Harmonização Orofacial, e à Dra. Ellen Barros, pelo incentivo, pelos ensinamentos e
pela

inspiração

proporcionados

ao

longo

da

formação,

que

contribuíram

significativamente para a construção desta pesquisa e para meu aprofundamento
acadêmico.
Meu agradecimento especial à Professora e minha orientadora Dra. Lenilda
Austrilino Silva, que esteve presente em toda a construção deste TACC, oferecendo
orientação, incentivo e valorizando minha capacidade intelectual, mesmo diante de
uma nova fase tão importante em minha vida, além de proporcionar ao meu trabalho
a oportunidade de ultrapassar fronteiras, chegando ao México.
À estimada Professora e Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em
Ensino na Saúde - FAMED/UFAL Dra. Andrea Marques Vanderlei Fregadolli, cuja
dedicação à pesquisa transcendem este mestrado, tornando-se uma referência
marcante em minha trajetória acadêmica e pessoal. Desde o início dessa jornada, sua
acolhida e constante inclusão em projetos de pesquisa pelos quais demonstrei
interesse foram fundamentais. Assim como a todos os funcionários sempre solícitos
da instituição onde destaco a funcionária Mirian tornam a equipe responsável pelo
MEPS ainda melhor!
A todos, gratidão!

"O profissional não tem o direito de ser outra coisa
senão um eterno aprendiz"
Dr. GV Black

RESUMO GERAL DO TACC
A incorporação da inteligência artificial (IA) na área da saúde tem promovido
transformações significativas nas práticas clínicas, especialmente em campos que
demandam análise visual, precisão diagnóstica e previsibilidade terapêutica, como a
odontologia estética. Nesse contexto, observa-se a expansão do uso de tecnologias
digitais no planejamento estético facial, permitindo a automatização de análises, a
identificação de padrões e a simulação de resultados clínicos. Entretanto, apesar do
avanço científico e tecnológico, o conhecimento sobre essas aplicações ainda se
apresenta de forma dispersa na literatura e pouco sistematizado em materiais
acessíveis à formação e à prática profissional. Diante desse cenário, este Trabalho
Acadêmico de Conclusão de Curso (TACC), desenvolvido no âmbito do Mestrado
Profissional em Ensino na Saúde da Universidade Federal de Alagoas (UFAL),
articulou investigação científica e desenvolvimento de produtos educacionais como
estratégias complementares para contribuir com a organização e disseminação desse
conhecimento. A primeira parte consiste em um artigo científico que teve como
objetivo mapear e analisar as aplicações da inteligência artificial no planejamento
estético facial na odontologia, por meio de uma revisão integrativa da literatura. Para
isso, foram realizadas buscas nas bases Portal de Periódicos CAPES e
PubMed/MEDLINE, resultando em 453 estudos, dos quais 7 compuseram a amostra
final após aplicação dos critérios de inclusão e exclusão. Os resultados evidenciaram
que as principais aplicações da IA concentram-se na análise facial automatizada por
meio de visão computacional, na classificação digital de características do sorriso e
na modelagem preditiva de resultados terapêuticos, indicando potencial para reduzir
a subjetividade das avaliações estéticas e ampliar a precisão do planejamento clínico.
A segunda parte corresponde ao desenvolvimento de um guia educacional digital,
elaborado a partir dos achados da pesquisa, com o objetivo de sistematizar e
disseminar conhecimentos teórico-práticos acerca das aplicações da IA no
planejamento clínico digital. O material foi estruturado com base em princípios de
organização didática e contempla fundamentos conceituais, aplicações clínicas,
organização do fluxo digital de planejamento estético, apresentação de tecnologias e
orientações práticas para utilização dessas ferramentas, além de incorporar uma
abordagem crítica sobre limitações e implicações éticas associadas ao uso da IA na
odontologia. Como desdobramento do estudo, foi também desenvolvido um pôster
científico apresentado em evento internacional, voltado à síntese e divulgação dos
principais resultados da pesquisa, ampliando sua circulação no meio acadêmico e
favorecendo o diálogo científico interdisciplinar. Os resultados da revisão integrativa e
o desenvolvimento do guia educacional permitiram sistematizar conhecimentos
científicos sobre o uso da inteligência artificial na odontologia estética,
disponibilizando um material educativo voltado à formação e atualização de
estudantes e profissionais da área. Entre as limitações identificadas na literatura
analisada destacam-se a ausência de padronização metodológica entre os estudos, a
necessidade de validação clínica mais robusta dos algoritmos e a utilização de bases
de dados ainda restritas para o treinamento dos sistemas de inteligência artificial.
Conclui-se que a articulação entre investigação científica, produção de material
educacional e divulgação do conhecimento constitui uma estratégia relevante para
ampliar o acesso a informações qualificadas sobre inteligência artificial aplicada à
odontologia estética. Ao integrar evidências científicas, organização didática e
comunicação do conhecimento, o estudo evidencia o potencial desses recursos para

apoiar processos formativos e subsidiar o uso crítico e fundamentado das tecnologias
digitais na prática profissional.
Palavras-chave: Inteligência artificial; Odontologia estética; Planejamento estético
facial; Tecnologia educacional.
ABSTRACT
The incorporation of artificial intelligence (AI) in healthcare has promoted significant
transformations in clinical practices, especially in fields that demand visual analysis,
diagnostic precision, and therapeutic predictability, such as aesthetic dentistry. In this
context, there is an expansion in the use of digital technologies in facial aesthetic
planning, allowing for the automation of analyses, pattern identification, and simulation
of clinical results. However, despite scientific and technological advances, knowledge
about these applications is still scattered in the literature and poorly systematized in
materials accessible to training and professional practice. Given this scenario, this
Academic Course Completion Project (TACC), developed within the scope of the
Professional Master's Program in Health Education at the Federal University of
Alagoas (UFAL), articulated scientific research and the development of educational
products as complementary strategies to contribute to the organization and
dissemination of this knowledge. The first part consists of a scientific article that aimed
to map and analyze the applications of artificial intelligence in facial aesthetic planning
in dentistry, through an integrative literature review. To this end, searches were
conducted in the CAPES Periodicals Portal and PubMed/MEDLINE databases,
resulting in 453 studies, of which 7 comprised the final sample after applying the
inclusion and exclusion criteria. The results showed that the main applications of AI
are concentrated in automated facial analysis through computer vision, digital
classification of smile characteristics, and predictive modeling of therapeutic outcomes,
indicating potential to reduce the subjectivity of aesthetic assessments and increase
the precision of clinical planning. The second part corresponds to the development of
a digital educational guide, elaborated from the research findings, with the objective of
systematizing and disseminating theoretical and practical knowledge about the
applications of AI in digital clinical planning. The material was structured based on
principles of didactic organization and includes conceptual foundations, clinical
applications, organization of the digital aesthetic planning workflow, presentation of
technologies and practical guidelines for the use of these tools, in addition to
incorporating a critical approach on limitations and ethical implications associated with
the use of AI in dentistry. As a follow-up to the study, a scientific poster was also
developed and presented at an international event, aimed at summarizing and
disseminating the main research results, expanding its circulation within the academic
community and fostering interdisciplinary scientific dialogue. The results of the
integrative review and the development of the educational guide allowed for the
systematization of scientific knowledge on the use of artificial intelligence in aesthetic
dentistry, providing educational material aimed at the training and updating of students
and professionals in the field. Among the limitations identified in the analyzed literature,
the following stand out: the lack of methodological standardization among the studies,
the need for more robust clinical validation of the algorithms, and the use of still
restricted databases for training artificial intelligence systems. It is concluded that the
articulation between scientific research, the production of educational material, and the
dissemination of knowledge constitutes a relevant strategy to broaden access to
qualified information on artificial intelligence applied to aesthetic dentistry. By

integrating scientific evidence, didactic organization, and knowledge communication,
the study highlights the potential of these resources to support training processes and
subsidize the critical and informed use of digital technologies in professional practice.
Keywords: Artificial intelligence; Cosmetic dentistry; Facial aesthetic planning;
Educational technology.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1- Fluxograma do processo de busca, seleção e inclusão dos estudos na
revisão ....................................................................................................................... 27
Figura 2- Capa do guia digital “Inteligência Artificial na Odontologia Estética” ......... 46
Figura 3- Transição paradigmática na odontologia contemporânea ......................... 47
Figura 4- Inteligência artificial aplicado à odontologia .............................................. 48
Figura 5- Fluxo digital do planejamento estético odontológico ................................. 49
Figura 6- Principais aplicações da inteligência artificial na odontologia estética ...... 50
Figura 7- Ferramentas de inteligência artificial aplicadas ao planejamento estético
odontológico .............................................................................................................. 51
Figura 8- Exemplo de aplicação do Digital Smile Design no planejamento estético
odontológico .............................................................................................................. 52
Figura 9- Pôster científico apresentado em evento internacional ............................. 59

LISTA DE QUADROS
Quadro 1-Estrutura do modelo PICO adaptado para a formulação da pergunta de
pesquisa .................................................................................................................... 23
Quadro 2- Caracterização dos estudos incluídos na revisão integrativa sobre
aplicações da inteligência artificial no planejamento estético facial na odontologia .. 29

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
IA –Inteligência Artificial
AI – Artificial Intelligence
CAD-CAM – Computer-Aided Design / Computer-Aided Manufacturing
DSD – Digital Smile Design
PICO – Population, Interest, Context, Outcome
CAPES – Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
PubMed – Public Medical Literature Analysis and Retrieval System
MEDLINE – Medical Literature Analysis and Retrieval System Online
BVS – Biblioteca Virtual em Saúde
BP-ANN – Backpropagation Artificial Neural Network (Rede Neural Artificial de
Retropropagação)
ANN – Artificial Neural Network (Rede Neural Artificial)
ML – Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
DL – Deep Learning (Aprendizado Profundo)
3D – Tridimensional

SUMÁRIO
APRESENTAÇÃO .................................................................................................... 15
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 16
2. ARTIGO ................................................................................................................ 19
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 20
2. PERCURSO METODOLÓGICO ........................................................................... 22
3. RESULTADOS...................................................................................................... 26
3.1 CARACTERIZAÇÃO GERAL DOS ESTUDOS SELECIONADOS ................... 26
4. DISCUSSÃO ......................................................................................................... 31
5. CONCLUSÃO ....................................................................................................... 35
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 36
3. PRODUTOS .......................................................................................................... 39
3.1 PRODUTO 1 .................................................................................................... 39
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 40
1.1

OBJETIVOS ................................................................................................ 42

1.1.1 Objetivo geral....................................................................................................... 42
1.1.2 Objetivos específicos ........................................................................................... 42

2. PÚBLICO-ALVO ................................................................................................... 43
3. PERCURSO METODOLÓGICO ........................................................................... 43
4. RESULTADOS...................................................................................................... 46
5. DISCUSSÃO ......................................................................................................... 52
6. VALIDAÇÃO E APLICAÇÃO FUTURA DO GUIA ............................................... 54
3.2 PRODUTO 2 .................................................................................................... 58
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................... 61
REFERÊNCIAS......................................................................................................... 63
ANEXO ..................................................................................................................... 64
ANEXO A- CARTA DE ACEITE DO PÔSTER CIENTÍFICO .................................. 64

15

APRESENTAÇÃO
A escolha pelo mestrado em Ensino na Saúde surgiu da necessidade de
aprofundar conhecimentos e aprimorar práticas pedagógicas, especialmente no que
se refere à incorporação de metodologias ativas e tecnologias inovadoras no processo
de ensino-aprendizagem. Minha trajetória como cirurgiã-dentista na Atenção Primária
à Saúde, aliada à formação em docência do ensino superior, evidenciou a importância
de integrar prática clínica, ensino e inovação tecnológica como pilares fundamentais
para uma atuação qualificada.
A experiência na Estratégia de Saúde da Família, com atuação nos municípios
de Porto de Pedras e Paulo Jacinto, possibilitou contato direto com diferentes
realidades e perfis de pacientes, reforçando a relevância de um atendimento
humanizado e fundamentado em evidências. Paralelamente, minha participação em
atividades de monitoria e em projetos educativos despertou o interesse pela docência
e pela construção de estratégias pedagógicas mais eficazes, alinhadas às demandas
contemporâneas da formação em saúde.
Nesse contexto, o avanço das tecnologias digitais, especialmente da
Inteligência Artificial, aliado à expansão da Harmonização Orofacial como campo de
atuação na Odontologia, foi determinante para a definição do tema desta pesquisa. A
observação do crescente interesse de estudantes e profissionais por recursos
inovadores evidenciou a necessidade de desenvolver ferramentas educacionais que
integrem tecnologia, prática clínica e tomada de decisão, tornando o ensino mais
dinâmico, acessível e eficiente.
Ao longo dessa trajetória, compreendi que a incorporação da Inteligência
Artificial no ensino da Harmonização Orofacial não se configura apenas como um
recurso tecnológico, mas como uma estratégia capaz de potencializar o raciocínio
clínico, ampliar a previsibilidade dos procedimentos e contribuir para a segurança do
paciente. Nesse sentido, tornou-se fundamental investigar e propor soluções
educacionais que acompanhem essa transformação no campo da saúde.
Durante o curso de mestrado, o contato com metodologias ativas, tecnologias
educacionais e disciplinas voltadas à construção de produtos educacionais fortaleceu
a proposta desta pesquisa. Essas experiências contribuíram para o desenvolvimento

16

de um olhar crítico e reflexivo sobre o ensino em saúde, além de consolidarem o
interesse em integrar inovação tecnológica à prática docente.
Mais do que responder a uma demanda acadêmica, este trabalho representa a
convergência entre trajetória profissional, inquietações formativas e compromisso
ético com a qualificação do cuidado em saúde. Ao integrar ciência, tecnologia e
educação, reafirma-se a compreensão de que inovar não significa substituir o
humano, mas potencializar sua capacidade de análise, decisão e sensibilidade.
Assim, esta dissertação não se encerra em seus resultados, mas se projeta
como um convite à continuidade: à construção de práticas pedagógicas mais críticas,
ao uso responsável das tecnologias e ao fortalecimento de uma formação em saúde
que seja, ao mesmo tempo, técnica, reflexiva e profundamente humana.

1. INTRODUÇÃO
A incorporação de tecnologias digitais tem promovido transformações
profundas no campo da saúde, impactando não apenas os processos assistenciais,
mas também os modos de produção, circulação e apropriação do conhecimento. No
contexto contemporâneo, marcado pela intensificação da cultura digital e pela
crescente disponibilidade de dados, observa-se a emergência de novas formas de
mediação tecnológica no cuidado em saúde, especialmente com o avanço da
inteligência artificial (IA), que vem sendo aplicada em diferentes áreas clínicas com o
objetivo de ampliar a precisão diagnóstica, a eficiência dos processos e o suporte à
tomada de decisão (Topol, 2019; Schwendicke; Samek; Krois, 2020).
A inteligência artificial, definida como a capacidade de sistemas computacionais
executarem tarefas que demandariam inteligência humana, como reconhecimento de
padrões, análise de imagens e aprendizado a partir de dados, tem apresentado
crescimento acelerado nas últimas décadas. Estimativas de mercado indicam que o
setor de inteligência artificial na saúde poderá movimentar mais de 180 bilhões de
dólares até 2030, evidenciando seu potencial de transformação nos sistemas de
cuidado e na organização das práticas profissionais (Grupo Mídia, 2024). No campo
da odontologia, revisões recentes apontam que a aplicação de algoritmos de
aprendizado de máquina e redes neurais profundas tem se expandido rapidamente,

17

especialmente em áreas como diagnóstico por imagem, planejamento clínico e
simulação de resultados terapêuticos (Khanagar et al., 2021).
Paralelamente a esse avanço tecnológico, observa-se um crescimento
expressivo da demanda por procedimentos estéticos, fenômeno associado a
transformações socioculturais que intensificam a valorização da aparência e da
imagem corporal na sociedade contemporânea. Estudos indicam que cerca de 74%
dos indivíduos consideram o sorriso um dos elementos mais importantes da estética
facial, influenciando diretamente a percepção de atratividade, autoestima e interação
social (Benevides et al., 2024).
Nesse cenário, a odontologia estética assume papel central na prática clínica
contemporânea,

demandando

abordagens

cada

vez

mais

integradas

e

fundamentadas em tecnologias digitais. O planejamento estético, que historicamente
se apoiava em avaliações predominantemente subjetivas, passa a incorporar
ferramentas digitais capazes de analisar proporções faciais, características dentárias
e relações harmônicas entre estruturas orofaciais. Nesse contexto, metodologias
como o Digital Smile Design têm contribuído para a construção de planejamentos mais
previsíveis e personalizados, favorecendo a comunicação entre profissional e paciente
e ampliando a qualidade dos resultados clínicos (Coachman; Calamita, 2012; Joda et
al., 2017).
Com o avanço da inteligência artificial, essas possibilidades são ainda mais
ampliadas, permitindo a automatização da análise facial, a classificação de padrões
estéticos e a modelagem preditiva de resultados terapêuticos. Tais tecnologias têm
potencial para reduzir a subjetividade das avaliações clínicas e introduzir maior
precisão nos processos de planejamento, configurando uma mudança paradigmática
na forma como a estética dentofacial é compreendida e operacionalizada
(Schwendicke; Samek; Krois, 2020; Khanagar et al., 2021). Entretanto, apesar do
crescimento da produção científica sobre o tema, observa-se que esse conhecimento
ainda se encontra disperso na literatura e, muitas vezes, distante dos contextos
formativos e da prática profissional.
Essa lacuna evidencia um desafio central no campo do Ensino na Saúde: a
necessidade de desenvolver estratégias pedagógicas que possibilitem a tradução do
conhecimento científico em materiais acessíveis, aplicáveis e capazes de apoiar a
formação e a atualização profissional. A literatura aponta que a utilização de
tecnologias educacionais digitais pode favorecer a aprendizagem significativa, a

18

autonomia do estudante e a articulação entre teoria e prática, especialmente quando
estruturadas com base em princípios de design educacional e organização didática
(Filatro, 2008; Bacich; Moran, 2018).
Diante desse contexto, esta dissertação insere-se no âmbito do Mestrado
Profissional

em

desenvolvimento

Ensino
de

na

produtos

Saúde,

ao

articular

educacionais

e

investigação

científicos

como

científica

e

estratégias

complementares para enfrentar um problema contemporâneo da formação
profissional. O estudo foi estruturado em duas partes interdependentes. A primeira
consiste em um artigo científico que teve como objetivo mapear e analisar as
aplicações da inteligência artificial no planejamento estético facial na odontologia, por
meio de uma revisão integrativa da literatura. A segunda parte contempla o
desenvolvimento de um guia educacional digital, elaborado a partir dos achados da
pesquisa, com o objetivo de sistematizar e disseminar conhecimentos teórico-práticos
sobre o tema, bem como a elaboração de um pôster científico apresentado em evento
internacional, voltado à síntese e divulgação dos principais resultados do estudo.
Assim, parte-se do pressuposto de que a produção de conhecimento, no
contexto do ensino em saúde, não deve se restringir à investigação científica, mas
deve estar associada à construção de recursos que favoreçam sua circulação,
apropriação e aplicação na prática profissional. Nesse sentido, ao integrar ciência,
tecnologia, educação e comunicação científica, esta dissertação busca contribuir para
o fortalecimento de práticas formativas mais críticas, contextualizadas e alinhadas às
demandas contemporâneas da odontologia e da saúde.

19

2. ARTIGO
Aplicações da inteligência artificial no planejamento estético facial na
odontologia: uma revisão integrativa da literatura
Applications of artificial intelligence in facial aesthetic planning in dentistry: an
integrative literature review

RESUMO
Nas últimas décadas, a odontologia tem experimentado profundas transformações
impulsionadas pela incorporação de tecnologias digitais nos processos diagnósticos
e de planejamento clínico. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) tem ampliado as
possibilidades de análise estética facial e de simulação de resultados terapêuticos,
contribuindo para o desenvolvimento da odontologia digital. Desse modo, o presente
estudo teve como objetivo mapear e analisar as tecnologias de IA descritas na
literatura científica aplicadas ao planejamento estético facial na odontologia,
identificando suas principais aplicações nesse contexto. Para isso, realizou-se uma
revisão integrativa da literatura com base no modelo metodológico proposto por
Torraco. As buscas foram realizadas nas bases Portal de Periódicos CAPES e
PubMed/MEDLINE, utilizando descritores relacionados à inteligência artificial,
odontologia estética e análise facial. Foram recuperados 453 estudos, dos quais 7
atenderam aos critérios de inclusão e compuseram o corpus final da revisão. Os
resultados indicaram que as aplicações da IA concentram-se principalmente na
análise facial automatizada por visão computacional, na classificação digital de
características do sorriso e no desenvolvimento de modelos preditivos para simulação
de resultados estéticos em tratamentos ortodônticos e restauradores. Esses avanços
demonstram potencial para reduzir a subjetividade das avaliações estéticas e ampliar
a precisão do planejamento clínico. Contudo, persistem desafios relacionados à
validação clínica dos algoritmos, à padronização de métricas de avaliação estética e
à ampliação das bases de dados utilizadas no treinamento dos sistemas. Conclui-se
que a IA apresenta potencial para transformar o planejamento estético facial na
odontologia, embora sua consolidação na prática clínica dependa de avanços
metodológicos e científicos adicionais.
Palavras-chave: Odontologia estética; Inteligência artificial; Planejamento estético
facial; Odontologia digital.

ABSTRACT
In recent decades, dentistry has undergone profound transformations driven by the
incorporation of digital technologies in diagnostic and clinical planning processes. In
this context, Artificial Intelligence (AI) has expanded the possibilities for facial aesthetic
analysis and simulation of therapeutic results, contributing to the development of digital
dentistry. Therefore, this study aimed to map and analyze the AI technologies
described in the scientific literature applied to facial aesthetic planning in dentistry,
identifying their main applications in this context. To this end, an integrative literature

20

review was conducted based on the methodological model proposed by Torraco.
Searches were performed in the CAPES Periodicals Portal and PubMed/MEDLINE
databases, using descriptors related to artificial intelligence, aesthetic dentistry, and
facial analysis. 453 studies were retrieved, of which 7 met the inclusion criteria and
comprised the final corpus of the review. The results indicated that AI applications are
mainly focused on automated facial analysis using computer vision, digital
classification of smile features, and the development of predictive models for
simulating aesthetic outcomes in orthodontic and restorative treatments. These
advances demonstrate the potential to reduce the subjectivity of aesthetic
assessments and increase the precision of clinical planning. However, challenges
persist related to the clinical validation of algorithms, the standardization of aesthetic
evaluation metrics, and the expansion of databases used in system training. It is
concluded that AI has the potential to transform facial aesthetic planning in dentistry,
although its consolidation in clinical practice depends on further methodological and
scientific advancements.
Keywords: Cosmetic dentistry; Artificial intelligence; Facial aesthetic planning; Digital
dentistry.
1. INTRODUÇÃO
Nas

últimas

décadas,

a

odontologia

tem

experimentado

profundas

transformações impulsionadas pela incorporação de tecnologias digitais nos
processos diagnósticos, terapêuticos e de planejamento clínico. Esse processo,
frequentemente denominado odontologia digital, envolve a utilização de ferramentas
como escaneamento intraoral, softwares de planejamento virtual, modelagem
tridimensional e sistemas CAD-CAM, os quais têm ampliado significativamente a
precisão diagnóstica e a previsibilidade terapêutica em diferentes especialidades
odontológicas (Schwendicke; Samek; Krois, 2020; Joda et al., 2017). Paralelamente a
esse avanço tecnológico, observa-se também um crescimento expressivo da
demanda por tratamentos voltados à estética do sorriso, fenômeno associado às
transformações socioculturais relacionadas à valorização da aparência e da estética
facial na sociedade contemporânea (Schwendicke; Samek; Krois, 2020).
Nesse cenário, a odontologia estética tem assumido papel cada vez mais
relevante na prática clínica odontológica. Estudos indicam que a estética do sorriso
exerce influência direta na percepção de atratividade facial, autoestima e interação
social dos indivíduos, o que contribui para o aumento da procura por procedimentos
estéticos odontológicos (Campos et al., 2023). Dados recentes apontam que
aproximadamente 74% das pessoas consideram o sorriso um dos elementos mais

21

importantes da aparência facial, evidenciando a forte influência da estética dentária
na percepção social e na satisfação com a própria imagem (Benevides et al., 2024).
Segundo dados de mercado, o setor de odontologia estética no Brasil também
apresenta crescimento acelerado, tendo movimentado cerca de US$ 715 milhões em
2022, com projeção de alcançar aproximadamente US$ 1,58 bilhão até 2030, com
crescimento médio anual superior a 10% (Grand View Research, 2023).
A busca por um sorriso considerado esteticamente agradável tem sido
influenciada também pelo crescimento das mídias digitais e pela maior exposição da
imagem facial nas redes sociais, fenômeno que tem ampliado o interesse por
tratamentos odontológicos com finalidade estética (Thomas et al., 2022). Nesse
contexto, o planejamento estético passou a exigir uma abordagem mais abrangente,
baseada na análise integrada entre dentes, tecidos peri-orais e proporções faciais.
Conforme destacam Thomas et al., (2022), o planejamento estético contemporâneo
deve considerar não apenas as características dentárias isoladas, mas também a
relação entre o sorriso e as estruturas faciais do paciente.
Com o avanço da odontologia digital, ferramentas de planejamento virtual
passaram a desempenhar papel central na análise estética e na construção de planos
de tratamento personalizados. Entre essas ferramentas destaca-se o Digital Smile
Design, metodologia que utiliza registros fotográficos e softwares específicos para
analisar proporções faciais, posição dentária, linha do sorriso e exposição dentária,
permitindo a simulação prévia de resultados estéticos (Thomas et al., 2022). O uso
dessas tecnologias tem contribuído para melhorar a comunicação entre profissionais
e pacientes, além de favorecer maior previsibilidade nos resultados clínicos (Joda et
al., 2017).
Mais recentemente, o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) tem
ampliado ainda mais as possibilidades da odontologia digital. A IA pode ser
compreendida como um conjunto de sistemas computacionais capazes de executar
tarefas que tradicionalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de
padrões, análise de imagens e aprendizado a partir de grandes volumes de dados
(Russell; Norvig, 2021). Na odontologia, algoritmos de aprendizado de máquina e
redes neurais profundas têm sido aplicados para análise automatizada de imagens
odontológicas, identificação de estruturas anatômicas e apoio ao planejamento clínico
(Schwendicke; Samek; Krois, 2020; Khanagar et al., 2021).

22

No campo da odontologia estética, essas tecnologias vêm sendo exploradas
especialmente em sistemas de análise facial automatizada, classificação de tipos de
sorriso e simulação digital de resultados terapêuticos, contribuindo para reduzir a
subjetividade inerente às análises estéticas tradicionais (Khanagar et al., 2021).
Apesar do crescente interesse científico no tema, observa-se que as aplicações da IA
voltadas especificamente ao planejamento estético facial na odontologia ainda se
encontram distribuídas em diferentes áreas de investigação, o que evidencia a
necessidade de sistematizar e analisar criticamente as evidências disponíveis na
literatura científica.
Nesse contexto, para além da organização do conhecimento científico, tornase fundamental justificar a relevância social e formativa desta investigação,
Nesse contexto, para além da organização do conhecimento científico, tornase fundamental justificar a relevância social e formativa desta investigação,
especialmente no âmbito do ensino na saúde. A sistematização dessas evidências
pode subsidiar processos formativos mais qualificados, contribuindo para a
disseminação e a apropriação crítica dessas tecnologias em cursos de formação
inicial e continuada de profissionais da saúde. Ao favorecer a incorporação de
ferramentas baseadas em inteligência artificial no planejamento estético facial,
espera-se ampliar a assertividade diagnóstica e terapêutica, fortalecendo práticas
mais seguras, baseadas em evidências e orientadas por dados, ao mesmo tempo em
que se articulam ensino, tecnologia e prática clínica.
Diante desse cenário, torna-se relevante mapear e analisar as tecnologias de
IA descritas na literatura científica aplicadas ao planejamento estético facial na
odontologia, contribuindo para a compreensão de suas principais aplicações e dos
desafios envolvidos na incorporação dessas tecnologias ao fluxo de trabalho clínico.
Assim, o presente estudo tem como objetivo mapear e analisar as tecnologias de IA
descritas na literatura científica aplicadas ao planejamento estético facial na
odontologia, identificando suas principais aplicações nesse contexto.
2. PERCURSO METODOLÓGICO
A presente investigação foi conduzida por meio de uma revisão integrativa da
literatura, abordagem metodológica adequada para a análise e síntese de
conhecimentos produzidos em campos científicos emergentes e em rápida

23

transformação

tecnológica

(Torraco,

2016).

No

contexto

da

odontologia

contemporânea, o avanço das tecnologias digitais e o desenvolvimento de sistemas
baseados em IA têm ampliado significativamente as possibilidades de análise estética
facial e planejamento digital do sorriso, resultando em um crescimento recente da
produção científica dedicada a essas aplicações.
Diante da natureza interdisciplinar e ainda em consolidação desse campo de
investigação, a revisão integrativa apresenta-se como estratégia metodológica
apropriada para mapear, organizar e interpretar criticamente as evidências disponíveis
na literatura, permitindo integrar resultados provenientes de diferentes delineamentos
metodológicos e identificar tendências tecnológicas emergentes (Souza; Silva;
Carvalho, 2010). Além disso, essa abordagem possibilita não apenas a síntese das
evidências existentes, mas também o desenvolvimento de uma compreensão mais
ampla sobre as formas pelas quais a IA tem sido incorporada ao planejamento estético
facial na odontologia.
A condução do estudo seguiu o modelo processual proposto por Torraco
(2016), estruturado em três etapas interdependentes: formulação do problema de
pesquisa, organização e categorização do material teórico e elaboração da síntese
integrativa. Inicialmente foi definida a pergunta norteadora da investigação,
considerada elemento central para orientar a estratégia de busca e a seleção dos
estudos.
Para estruturar essa pergunta investigativa foi utilizado o modelo PICO,
amplamente empregado na formulação de questões em revisões científicas na área
da saúde. No presente estudo, o modelo foi adaptado às especificidades do objeto
investigado, contemplando os elementos população, interesse, contexto e resultado,
conforme apresentado no Quadro 1.
Quadro 1-Estrutura do modelo PICO adaptado para a formulação da pergunta de pesquisa
Elemento
Definição no estudo
P (Population)

Odontologia com foco no planejamento estético facial

I (Interest)

Aplicações de inteligência artificial

C (Context)

Análise estética facial e design digital do sorriso

O (Outcome)

Tecnologias utilizadas e suas aplicações
Fonte: Autora (2026).

24

Com base nesses elementos, foi definida a seguinte pergunta de pesquisa:
quais tecnologias de inteligência artificial têm sido utilizadas no planejamento estético
facial na odontologia e quais são suas principais aplicações nesse contexto?
Na literatura de odontologia digital, o planejamento estético facial é
frequentemente descrito como um processo estruturado em etapas interdependentes,
denominado digital workflow. Esse fluxo de trabalho envolve, de modo geral, a coleta
de dados clínicos do paciente, a análise estética facial e dentária e a simulação digital
do sorriso para planejamento estético (Coachman; Calamita, 2012; Chen et al., 2020).
Considerando essa organização processual, as aplicações de IA identificadas nos
estudos analisados foram classificadas de acordo com a etapa do fluxo de trabalho
em que são empregadas, permitindo compreender em quais momentos do processo
de planejamento estético essas tecnologias têm sido utilizadas.
A busca bibliográfica foi realizada entre os meses de fevereiro e março de 2026
nas bases de dados Portal de Periódicos da CAPES e PubMed/MEDLINE,
selecionadas por sua ampla cobertura de periódicos científicos nas áreas da
odontologia, saúde e tecnologias biomédicas. A estratégia de busca combinou
descritores controlados e termos livres relacionados à IA, odontologia e estética facial,
articulados por meio do operador booleano AND.
As expressões de busca foram elaboradas em inglês e português,
considerando as especificidades de indexação de cada base de dados. As principais
combinações utilizadas incluíram: ("artificial intelligence" OR "machine learning") AND
dentistry AND ("aesthetic dentistry" OR "dental aesthetics"); ("artificial intelligence" OR
"machine learning" OR "deep learning") AND dentistry AND ("facial analysis" OR
"facial aesthetics"); "artificial intelligence" AND "digital smile design"; e ("artificial
intelligence" OR "machine learning" OR "deep learning")AND dentistry AND ("digital
smile design" OR "facial aesthetic analysis" OR "smile analysis")
Foram considerados elegíveis para inclusão estudos publicados entre 2022 e
2026, período selecionado por corresponder à fase recente de expansão das
aplicações de IA na odontologia digital. Também foram incluídos artigos científicos
revisados por pares que abordassem aplicações de IA no planejamento estético facial,
na análise facial aplicada à odontologia ou no design digital do sorriso, publicados em
português, inglês ou espanhol e com acesso ao texto completo.
Alguns estudos inicialmente identificados foram excluídos por não atenderem
aos critérios estabelecidos para esta revisão integrativa. De modo geral, tratavam de

25

tecnologias digitais sem o uso de algoritmos de IA ou abordavam aplicações da IA em
contextos distintos do planejamento estético facial na odontologia, como avaliação de
cor dentária, procedimentos restauradores, diagnóstico de patologias, odontologia
forense, aplicações educacionais ou análises bibliométricas. Dessa forma, por não
apresentarem aplicações diretas da IA no planejamento estético facial, tais estudos
foram excluídos da amostra final da revisão.
Após a aplicação da estratégia de busca, os registros recuperados passaram
por um processo de triagem em duas etapas. Inicialmente foi realizada a leitura dos
títulos e resumos com o objetivo de identificar estudos potencialmente relevantes em
relação à pergunta de pesquisa. Posteriormente, os estudos considerados elegíveis
foram submetidos à leitura integral, etapa que permitiu confirmar sua adequação aos
critérios de inclusão estabelecidos. Os estudos selecionados foram então submetidos
a uma avaliação crítica de sua consistência metodológica, considerando aspectos
como clareza dos objetivos, descrição dos métodos utilizados, coerência entre
procedimentos metodológicos e resultados apresentados, bem como a pertinência
das conclusões em relação aos dados analisados.
Para garantir maior sistematização na coleta das informações, foi elaborado um
instrumento de extração de dados organizado em quadro estruturado, no qual foram
registradas as principais informações dos estudos selecionados. Nesse instrumento
foram incluídos dados referentes aos autores, ano de publicação, país de origem do
estudo, objetivo da pesquisa, tecnologia de IA utilizada e principais aplicações
descritas no contexto do planejamento estético facial na odontologia. Esse
procedimento permitiu organizar e comparar de forma sistemática os dados extraídos
dos estudos analisados, favorecendo maior clareza e rigor no processo de síntese das
evidências.
Os dados extraídos foram analisados por meio de síntese narrativa, buscando
descrever e integrar criticamente as evidências identificadas na literatura. A
combinação entre análise narrativa e organização tabular das informações permitiu
maior clareza e transparência no processo de análise, favorecendo a identificação de
padrões, convergências tecnológicas e lacunas investigativas na literatura científica
sobre o uso da IA no planejamento estético facial na odontologia.

26

3. RESULTADOS

3.1 CARACTERIZAÇÃO GERAL DOS ESTUDOS SELECIONADOS
A busca nas bases de dados Portal de Periódicos da CAPES e
PubMed/MEDLINE resultou inicialmente em 419 registros na base CAPES e 34
registros na base PubMed/MEDLINE, totalizando 453 estudos recuperados após a
aplicação da estratégia de busca definida na metodologia. Após a etapa de
organização dos resultados e identificação de registros repetidos, 11 estudos
duplicados foram removidos, permanecendo 442 publicações para a etapa de triagem.
Na fase de triagem por títulos e resumos, 424 estudos foram excluídos por não
abordarem diretamente a aplicação da IA no planejamento estético facial em
odontologia ou por tratarem de outras áreas da odontologia digital sem relação com o
escopo desta revisão. Assim, 18 artigos foram considerados potencialmente elegíveis
e selecionados para leitura na íntegra.
Após a análise detalhada dos textos completos, 11 estudos foram excluídos,
principalmente por não apresentarem aplicação direta da inteligência artificial no
planejamento estético facial em odontologia ou por não fornecerem informações
suficientes sobre as tecnologias utilizadas, seus contextos de aplicação e os
resultados obtidos, inviabilizando sua análise comparativa no âmbito desta revisão.
O processo de busca e seleção dos estudos está apresentado no fluxograma
(Figura 1) a seguir, contemplando as etapas de identificação dos registros nas bases
de dados, remoção de duplicidades, triagem por títulos e resumos, leitura na íntegra
e inclusão final dos estudos na revisão integrativa. A representação gráfica permite
visualizar de forma clara e objetiva o percurso metodológico adotado, contribuindo
para a transparência e a rastreabilidade do processo de seleção da literatura.

27

Figura 1- Fluxograma do processo de busca, seleção e inclusão dos estudos na revisão

Fonte: Dados das autoras (2026)

Os estudos incluídos na revisão foram publicados entre 2022 e 2026,
evidenciando um crescimento da produção científica sobre o tema a partir de 2024,
período em que se observa maior incorporação de tecnologias digitais e ferramentas
baseadas em IA na odontologia estética.
Em

relação

à

distribuição

geográfica

das

pesquisas,

observou-se

predominância de estudos conduzidos na China, seguidos por países europeus, como
Suíça e Espanha, e por países asiáticos, como Coreia do Sul e Índia, indicando maior
concentração da produção científica em regiões com forte desenvolvimento
tecnológico na área da odontologia digital. Em contrapartida, evidencia-se uma lacuna
significativa de publicações no contexto brasileiro, o que sinaliza a necessidade de

28

ampliação

de

investigações

nacionais

que

considerem

as

especificidades

tecnológicas, formativas e estruturais do país. Essa ausência de produção científica
pode limitar a adaptação crítica e contextualizada dessas tecnologias à realidade
brasileira, reforçando a importância de estudos que promovam não apenas a
incorporação técnica da inteligência artificial, mas também sua articulação com as
demandas locais de formação em saúde e qualificação das práticas clínicas.
Com o objetivo de organizar e analisar de forma crítica os estudos incluídos na
presente revisão integrativa, foi elaborado um quadro de sistematização (Quadro 2)
que contempla os principais elementos de cada publicação analisada. Esse
instrumento metodológico permitiu uma leitura comparativa entre os trabalhos
selecionados, facilitando a identificação de tendências investigativas e dos principais
enfoques temáticos presentes na literatura sobre o uso da IA no planejamento estético
facial na odontologia.
No quadro foram sistematizadas informações referentes ao título dos estudos,
autores, ano de publicação, país de origem do estudo, objetivos da pesquisa,
tecnologias de IA utilizadas, principais aplicações descritas no contexto do
planejamento estético facial e lacunas identificadas. Essa organização possibilitou
visualizar de forma estruturada as contribuições apresentadas pelos estudos, bem
como identificar lacunas investigativas e desafios ainda presentes na literatura
científica sobre o tema.

29
Quadro 2- Caracterização dos estudos incluídos na revisão integrativa sobre aplicações da inteligência artificial no planejamento estético facial na odontologia
Base
Título do estudo
Autores
Ano
País
Objetivo do estudo
Tecnologia de IA
Aplicações no
Lacunas
de
utilizada
planejamento
identificadas
dados
estético facial
CAPES

Using artificial
intelligence to
determine the
influence of dental
aesthetics on
facial
attractiveness in
comparison to
other facial
modifications

Obwegeser,
D.; Timofte,
R.; Mayer, C.;
Eliades, T.;
Bornstein, M.;
Schätzle, M.;
Patcas, R.

2022

Suíça

Investigar, por meio
de inteligência
artificial, a influência
da estética dentária
na percepção da
atratividade facial em
comparação com
outras modificações
faciais

Modelos de deep
learning e análise
computacional de
imagem facial

Avaliação
automatizada da
atratividade facial
e análise do
impacto de
modificações
dentárias no
equilíbrio estético
da face

Necessidade de
ampliar bases de
dados e considerar
fatores culturais e
subjetivos na
percepção estética

CAPES

Evaluation metric
of smile
classification by
peri-oral tissue
segmentation for
the automation of
digital smile
design

Lee, S.; Jin,
G.; Park, J.;
Jung, H.; Kim,
J.

2024

Coreia
do Sul

Desenvolver e validar
uma métrica
computacional (Smile
Index) para
classificação
automática de tipos
de sorriso em
sistemas de Digital
Smile Design

Visão
computacional e
deep learning
para
segmentação de
tecidos peri-orais

Classificação
automática de
tipos de sorriso
para auxiliar o
planejamento
estético digital e
sistemas de Digital
Smile Design

Falta de métricas
clínicas
padronizadas para
avaliar algoritmos
de IA em
odontologia estética

CAPES

Use of a Novel
Artificial
Intelligence
Approach for a
Faster and More
Precise
Computerized
Facial Evaluation
in Aesthetic
Dentistry

ManiegaMañes, I.;
MonterdeHernández,
M.; MoraBarrios, K.;
BoqueteCastro, A.

2025

Espanha

Avaliar um novo
método baseado em
inteligência artificial
para realizar análise
facial
computadorizada
mais rápida e precisa
no planejamento
estético odontológico

Algoritmos de
aprendizado de
máquina
aplicados à
análise facial
digital

Avaliação facial
automatizada para
planejamento
estético
odontológico e
análise
proporcional da
face

Necessidade de
validação clínica em
amostras maiores e
comparação com
métodos
tradicionais de
análise estética

CAPES

Artificial
intelligence in

Singh, A. K.;
Ahuja, D.;

2026

Índia

Revisar o estado da
arte da integração da

Plataformas de
Digital Smile

Planejamento
estético digital,

Poucos estudos
clínicos robustos e

30
digital smile
design: a review
of technological
innovations and
clinical integration

Mallick, S.;
Jose, N. P.;
Bhardwaj, I.;
Batra, P.;
Rana, A.

IA em plataformas de
Digital Smile Design e
analisar seus
impactos no fluxo de
trabalho clínico

Design com IA,
análise facial 3D,
CAD-CAM e
simulação digital

simulação de
resultados de
tratamento e
comunicação
interdisciplinar em
odontologia
estética

heterogeneidade
metodológica entre
softwares e
algoritmos

CAPES

Assessing the
impact of occlusal
plane rotation on
facial aesthetics in
orthodontic
treatment: a
machine learning
approach

Cai, J.; Min,
Z.; Deng, Y.;
Jing, D.; Zhao,
Z.

2024

China

Quantificar as
melhorias estéticas
faciais decorrentes da
rotação do plano
oclusal em
tratamentos
ortodônticos utilizando
aprendizado de
máquina

Rede neural
artificial (BackPropagation
Artificial Neural
Network – BPANN) e análise
cefalométrica
automatizada

Simulação
computacional das
mudanças faciais
decorrentes do
tratamento
ortodôntico para
prever resultados
estéticos

Relações
biomecânicas
complexas do
sistema craniofacial
ainda limitam a
precisão dos
modelos preditivos

BVS

Machine learning
in orthodontics:
Automated facial
analysis of vertical
dimension for
increased
precision and
efficiency

Rousseau, M.;
Retrouvey

2021

Canadá
/ EUA

Avaliar a
confiabilidade de um
sistema automatizado
de análise facial para
mensuração da
dimensão vertical da
face comparando com
métodos manuais

Machine Learning
com Deep
Learning (CNN)
para detecção
automática de
landmarks faciais
em imagens

Automatização da
análise de
proporções faciais
e medições
utilizadas no
diagnóstico
ortodôntico e
planejamento
estético facial

Necessidade de
validação em
amostras maiores e
integração com
análises
tridimensionais e
outros parâmetros
clínicos

BVS

Predicting
changes of incisor
and facial profile
following
orthodontic
treatment: a
machine learning
approach

Peng, J.;
Zhang, Y.;
Zheng, M,;
Wu, Y.; Deng,
G.; Lyu, J.;
Chen, J.

2025

China

Desenvolver um
modelo de IA para
prever alterações nos
incisivos e no perfil
facial após tratamento
ortodôntico

Rede neural
artificial (BPANN) com
análise
explicativa SHAP

Previsão
personalizada de
mudanças no
perfil facial para
planejamento
estético prétratamento

Necessidade de
validação externa e
incorporação de
mais variáveis
clínicas

Fonte: Dados da autora (2026)

31

A seguir, os artigos incluídos na presente revisão integrativa são discutidos à
luz do objetivo proposto, considerando as principais abordagens investigativas e as
tecnologias de IA aplicadas ao planejamento estético facial na odontologia. A análise
buscou evidenciar tanto as contribuições teóricas e práticas apresentadas pelos
estudos quanto as lacunas ainda existentes na literatura, especialmente no que se
refere ao desenvolvimento, à validação e à aplicação clínica dessas tecnologias no
contexto do planejamento estético facial.

4. DISCUSSÃO
A análise integrada dos estudos selecionados evidência que a incorporação da
inteligência artificial (IA) no planejamento estético facial na odontologia não representa
apenas a introdução de novas ferramentas tecnológicas, mas um processo de
transformação epistemológica na forma como a estética dentofacial1 é avaliada,
quantificada e projetada no planejamento clínico. Tradicionalmente baseada em
julgamentos subjetivos e na experiência clínica do profissional, a avaliação estética
tem progressivamente incorporado modelos computacionais capazes de converter
atributos visuais complexos em parâmetros mensuráveis e reprodutíveis.
Nesse contexto, os estudos analisados convergem ao demonstrar que
algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais profundas vêm sendo
utilizados para transformar características estéticas, historicamente interpretadas de
maneira qualitativa, em variáveis quantitativas capazes de orientar decisões clínicas.
A investigação conduzida por Obwegeser et al. (2022) ilustra esse movimento ao
utilizar redes neurais convolucionais para avaliar a influência do alinhamento dentário
na atratividade facial, evidenciando que a IA pode capturar padrões perceptivos
complexos associados à estética facial. Mais do que simplesmente automatizar
análises,

esse

tipo

de

abordagem

introduz

a

possibilidade

de

modelar

computacionalmente aspectos subjetivos da estética, como a percepção de beleza ou
harmonia facial.
Entretanto, ao analisar esse conjunto de estudos de forma integrada, observase que a principal contribuição da IA no campo do planejamento estético facial não
1A estética dentofacial vai além do sorriso, buscando a harmonia entre dentes, gengivas, lábios e a

estrutura facial como um todo. Envolve procedimentos como facetas de resina/porcelana, clareamento,
lentes de contato, ortodontia (incluindo alinhadores) e harmonização orofacial (botox, preenchimento,
fios) para um resultado natural e proporcional.

32

reside apenas na automação da análise de imagens, mas na possibilidade de reduzir
a variabilidade interpretativa presente nas avaliações clínicas tradicionais. A pesquisa
de Rousseau e Retrouvey (2021) reforça essa perspectiva ao demonstrar que
sistemas automatizados de análise facial apresentam níveis de confiabilidade
comparáveis aos métodos manuais utilizados por especialistas, ao mesmo tempo em
que reduzem inconsistências decorrentes da variabilidade interobservador. Esse
resultado é particularmente relevante em um campo como a odontologia estética, no
qual pequenas variações na interpretação de parâmetros faciais podem impactar
significativamente o planejamento terapêutico.
Outro aspecto relevante evidenciado pelos estudos refere-se à tentativa de
superar uma limitação histórica da estética dentária: a ausência de métricas
padronizadas para avaliação do sorriso. Nesse sentido, Lee et al. (2024) propõem o
smile index como uma métrica quantitativa capaz de classificar diferentes tipos de
sorriso a partir da relação entre exposição gengival e exposição dentária. Ao introduzir
um índice matemático para caracterizar um fenômeno estético tradicionalmente
avaliado de forma intuitiva, os autores evidenciam como a inteligência artificial pode
contribuir para a construção de uma base analítica mais objetiva no campo da estética
facial.
Paralelamente, outra linha de investigação observada na literatura concentrase na utilização da IA para modelagem preditiva de resultados estéticos.
Diferentemente dos estudos voltados apenas à análise facial, esses trabalhos buscam
antecipar mudanças morfológicas decorrentes de intervenções ortodônticas ou
restauradoras. A pesquisa de Cai et al. (2024), por exemplo, utiliza redes neurais
artificiais para analisar os efeitos da rotação do plano oclusal na estética facial,
demonstrando que modelos baseados em aprendizado de máquina podem capturar
relações não lineares entre variáveis craniofaciais e prever alterações no perfil facial.
De forma semelhante, Peng et al. (2025) ampliam essa perspectiva ao
desenvolver um modelo de rede neural capaz de prever alterações no perfil facial e
na posição dos incisivos após tratamento ortodôntico. A relevância desse tipo de
abordagem reside na possibilidade de transformar o planejamento terapêutico em um
processo progressivamente orientado por dados, no qual decisões clínicas podem ser
apoiadas por previsões computacionais baseadas em grandes conjuntos de
informações cefalométricas e clínicas.

33

A integração desses sistemas ao fluxo clínico digital também aparece como um
elemento central nos estudos analisados. A investigação conduzida por ManiegaMañes et al. (2025) demonstra que redes neurais aplicadas à análise facial
automatizada apresentam maior consistência e menor variabilidade temporal quando
comparadas aos sistemas convencionais utilizados em Digital Smile Design. Esse
resultado sugere que a IA não apenas amplia a precisão das análises estéticas, mas
também contribui para otimizar o fluxo de trabalho clínico, reduzindo o tempo
necessário para a elaboração do planejamento estético.
Contudo, ao considerar os estudos incluídos nesta revisão integrativa, torna-se
evidente que o avanço das aplicações de IA no planejamento estético facial ainda
ocorre de forma heterogênea e fragmentada. A revisão narrativa conduzida por Singh
et al. (2026) destaca que, embora os sistemas de Digital Smile Design baseados em
IA apresentem potencial para melhorar a precisão das simulações estéticas e
favorecer a comunicação entre profissionais e pacientes, a literatura ainda carece de
evidências clínicas robustas que confirmem a superioridade dessas ferramentas em
relação aos métodos convencionais.
Além das limitações científicas relacionadas à validação clínica dessas
tecnologias, sua incorporação na prática profissional também enfrenta desafios
estruturais e organizacionais. Embora os avanços da inteligência artificial e das
tecnologias digitais demonstrem potencial para ampliar a precisão diagnóstica e a
previsibilidade dos tratamentos odontológicos, sua adoção ainda ocorre de forma
desigual entre os diferentes sistemas de saúde. No contexto brasileiro, especialmente
no âmbito do Sistema Único de Saúde, a implementação dessas tecnologias enfrenta
limitações

relacionadas

ao

financiamento,

à

infraestrutura

tecnológica,

à

disponibilidade de equipamentos especializados e à capacitação profissional (Martins
et al., 2024).
Como consequência, recursos avançados de planejamento estético digital
permanecem predominantemente concentrados em serviços privados e centros
especializados, restringindo o acesso de parcela significativa da população aos
benefícios dessas inovações. Esse cenário evidencia a necessidade de políticas
públicas que promovam a democratização do acesso às tecnologias digitais em
saúde, reduzindo desigualdades e fortalecendo os princípios de universalidade e
equidade que orientam o SUS (Martins et al., 2024).

34

Essa realidade reforça que os desafios relacionados à inteligência artificial em
odontologia ultrapassam questões estritamente tecnológicas. O desenvolvimento de
novas ferramentas e algoritmos precisa ser acompanhado não apenas por estudos
clínicos robustos capazes de validar sua efetividade, segurança e aplicabilidade, mas
também por estratégias que favoreçam sua implementação de forma equitativa nos
diferentes contextos de atenção à saúde. No caso específico da odontologia estética,
esse desafio torna-se ainda mais relevante devido ao caráter subjetivo da percepção
estética e à diversidade de fatores culturais, sociais e individuais que influenciam a
avaliação da beleza facial (Martins et al., 2024).
Essa realidade reforça que os desafios relacionados à inteligência artificial em
odontologia ultrapassam questões estritamente tecnológicas. Além da necessidade
de ampliar o acesso e reduzir desigualdades na incorporação dessas ferramentas,
permanece o desafio científico de garantir que sua utilização seja sustentada por
evidências robustas, capazes de demonstrar sua efetividade e segurança em
diferentes contextos clínicos.
Dessa forma, a análise dos estudos selecionados sugere que a IA tem potencial
para redefinir a forma como a estética dentofacial é analisada e planejada,
introduzindo maior objetividade e capacidade preditiva nos processos de diagnóstico
e planejamento terapêutico. Entretanto, para que essas tecnologias sejam plenamente
incorporadas à prática clínica, torna-se necessário avançar na padronização de
métricas de avaliação estética, ampliar o tamanho e a diversidade das bases de dados
utilizadas no treinamento dos algoritmos e desenvolver estudos clínicos controlados
que permitam avaliar de forma mais consistente os impactos dessas tecnologias nos
resultados terapêuticos.
Nesse contexto, destaca-se a relevância de iniciativas educacionais, como a
elaboração de guias de formação, que podem contribuir de maneira estratégica para
a qualificação dos profissionais no uso dessas tecnologias. Além de favorecer a
disseminação do conhecimento e a apropriação crítica da inteligência artificial na
prática clínica, tais materiais formativos podem incentivar a produção e o
compartilhamento de dados clínicos de forma padronizada, ética e sistematizada,
colaborando para a ampliação e o refinamento dos bancos de dados utilizados no
treinamento dos algoritmos. Esse movimento tende a potencializar a precisão dos
modelos preditivos, fortalecendo a confiabilidade e a efetividade das aplicações da IA
no planejamento estético facial.

35

5. CONCLUSÃO
O presente estudo teve como objetivo mapear e analisar as tecnologias de
inteligência artificial descritas na literatura científica aplicadas ao planejamento
estético facial na odontologia, identificando suas principais aplicações e contribuições
para o desenvolvimento da odontologia digital. A partir da revisão integrativa realizada,
foi possível sistematizar evidências recentes que demonstram o crescente interesse
científico na utilização de algoritmos de inteligência artificial para apoiar processos de
análise estética facial, classificação do sorriso e previsão de resultados terapêuticos
em odontologia.
Os resultados indicam que as aplicações da inteligência artificial no
planejamento estético facial concentram-se principalmente em três grandes frentes
tecnológicas: a análise facial automatizada baseada em visão computacional, a
classificação digital de características do sorriso por meio de métricas quantitativas e
o desenvolvimento de modelos preditivos capazes de estimar alterações faciais
decorrentes de tratamentos ortodônticos ou estéticos. Essas aplicações evidenciam
que a inteligência artificial tem sido utilizada como ferramenta de apoio ao
planejamento clínico, contribuindo para ampliar a objetividade das análises estéticas,
reduzir a variabilidade interpretativa entre profissionais e possibilitar maior precisão
na elaboração de planos de tratamento personalizados.
Entre as principais contribuições identificadas na literatura destacam-se o uso
de redes neurais profundas para avaliação da atratividade facial, a criação de métricas
computacionais para classificação de tipos de sorriso e o desenvolvimento de modelos
preditivos capazes de simular mudanças no perfil facial antes da realização do
tratamento. Tais aplicações representam um avanço significativo em relação às
abordagens tradicionais de planejamento estético, historicamente baseadas em
avaliações predominantemente subjetivas e dependentes da experiência clínica do
profissional.
Entretanto, apesar dos avanços tecnológicos observados, os estudos
analisados também evidenciam lacunas importantes na literatura científica. Entre as
principais limitações identificadas destacam-se o número ainda reduzido de estudos
clínicos com validação robusta dos modelos de inteligência artificial, a utilização de
bases de dados relativamente restritas para treinamento dos algoritmos e a ausência
de métricas padronizadas para avaliação estética facial em odontologia. Além disso,

36

observa-se heterogeneidade metodológica entre os diferentes sistemas e plataformas
analisados, o que dificulta a comparação direta entre os resultados apresentados.
Cabe destacar, ainda, algumas limitações da presente revisão integrativa. O
estudo concentrou-se em duas bases de dados, Portal de Periódicos CAPES e
PubMed/MEDLINE, o que pode ter restringido a identificação de pesquisas relevantes
indexadas em outras fontes. Somam-se a isso o reduzido número de estudos incluídos
na amostra final e a diversidade metodológica das investigações analisadas, fatores
que limitam a generalização dos resultados obtidos.
Diante desse cenário, torna-se evidente que, embora a inteligência artificial
apresente elevado potencial para transformar o planejamento estético facial na
odontologia, sua incorporação plena à prática clínica ainda depende de avanços
metodológicos e científicos adicionais. Como perspectivas futuras, recomenda-se a
ampliação de investigações clínicas com validação externa dos algoritmos
desenvolvidos, a utilização de bases de dados mais amplas e diversificadas e o
desenvolvimento de protocolos padronizados de avaliação estética capazes de
integrar variáveis dentárias, faciais e contextuais. Também se mostra relevante
aprofundar as discussões sobre aspectos éticos, regulatórios e formativos
relacionados à utilização dessas tecnologias na prática odontológica.
Por fim, os resultados desta revisão integrativa contribuem para o avanço do
conhecimento científico ao sistematizar as principais aplicações da inteligência
artificial no planejamento estético facial em odontologia, oferecendo uma visão
organizada das tecnologias atualmente utilizadas, de suas potencialidades e de seus
desafios. Ao identificar tendências investigativas, limitações e lacunas na literatura, o
estudo fornece subsídios para o desenvolvimento de novas pesquisas e para o
aprimoramento de ferramentas digitais que possam contribuir para um planejamento
clínico mais preciso, personalizado e fundamentado em evidências.

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39

3. PRODUTOS
3.1 PRODUTO 1
GUIA EDUCACIONAL SOBRE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ODONTOLOGIA
ESTÉTICA: CONTRIBUIÇÕES PARA A FORMAÇÃO E PRÁTICA CLÍNICA
EDUCATIONAL GUIDE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AESTHETIC DENTISTRY:
CONTRIBUTIONS TO TRAINING AND CLINICAL PRACTICE

RESUMO
A incorporação da inteligência artificial (IA) tem reconfigurado a prática odontológica
contemporânea, especialmente no campo da odontologia estética, onde o
planejamento clínico digital, a análise visual e a previsibilidade terapêutica assumem
papel central. Apesar dos avanços tecnológicos, observa-se uma lacuna na
sistematização e na mediação pedagógica desse conhecimento para profissionais e
estudantes da área. Diante desse contexto, este estudo teve como objetivo
desenvolver um guia educacional sobre inteligência artificial na odontologia estética,
voltado à organização e disseminação de conhecimentos teórico-práticos aplicados
ao planejamento clínico digital. Trata-se de uma pesquisa de abordagem qualitativa,
centrada no desenvolvimento de produto educacional, estruturada em duas
dimensões complementares: uma voltada à seleção e organização das evidências
científicas e outra direcionada ao planejamento didático e à elaboração editorial do
guia. O produto foi desenvolvido em formato digital ilustrado, com uso de recursos
visuais, linguagem acessível e estrutura modular, contemplando fundamentos da IA,
aplicações clínicas, fluxo digital do planejamento estético, tecnologias utilizadas,
checklist prático e discussão de limitações e implicações éticas. Como resultado, o
guia configura-se como um material educativo que articula conhecimento científico e
aplicabilidade clínica, favorecendo a compreensão, a autonomia e a atualização
profissional. Conclui-se que o produto educacional desenvolvido apresenta potencial
para qualificar processos formativos e apoiar a prática clínica, contribuindo para uma
atuação mais crítica, segura e fundamentada no uso da inteligência artificial na
odontologia estética.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Odontologia Estética; Produto Educacional;
Planejamento Clínico Digital.
ABSTRACT
The incorporation of artificial intelligence (AI) has reshaped contemporary dental
practice, especially in the field of aesthetic dentistry, where digital clinical planning,
visual analysis, and therapeutic predictability play a central role. Despite technological
advances, a gap is observed in the systematization and pedagogical mediation of this
knowledge for professionals and students in the field. In this context, this study aimed
to develop an educational guide on artificial intelligence in aesthetic dentistry, focused

40

on the organization and dissemination of theoretical and practical knowledge applied
to digital clinical planning. This is a qualitative research study, centered on the
development of an educational product, structured in two complementary dimensions:
one focused on the selection and organization of scientific evidence and the other
directed towards the didactic planning and editorial elaboration of the guide. The
product was developed in an illustrated digital format, using visual resources,
accessible language, and a modular structure, covering AI fundamentals, clinical
applications, the digital workflow of aesthetic planning, technologies used, a practical
checklist, and a discussion of limitations and ethical implications. As a result, the guide
is configured as an educational material that articulates scientific knowledge and
clinical applicability, favoring understanding, autonomy, and professional updating. It
is concluded that the developed educational product has the potential to enhance
training processes and support clinical practice, contributing to a more critical, safe,
and well-founded approach to the use of artificial intelligence in aesthetic dentistry.
Keywords: Artificial Intelligence; Cosmetic Dentistry; Educational Product; Digital
Clinical Planning

1. INTRODUÇÃO
A incorporação das tecnologias digitais tem reconfigurado de maneira
progressiva o exercício da odontologia contemporânea, especialmente nas áreas em
que planejamento, análise visual e previsibilidade terapêutica ocupam papel central.
No campo da odontologia estética, essa transformação é ainda mais expressiva, uma
vez que a avaliação clínica passa a dialogar com recursos digitais capazes de ampliar
a precisão diagnóstica, a personalização terapêutica e a comunicação com o paciente.
Nesse cenário, a inteligência artificial destaca-se como um dos vetores mais
significativos de mudança, ao possibilitar reconhecimento de padrões, análise
automatizada de imagens, classificação estética e modelagem preditiva de resultados
(Santos Júnior et al., 2025).
Esse movimento insere-se em um contexto mais amplo de digitalização da
saúde, no qual a inteligência artificial tem sido incorporada como ferramenta
estratégica para otimização de processos, apoio à tomada de decisão e redução de
falhas operacionais. Estudos indicam que a IA contribui significativamente para a
análise de grandes volumes de dados, favorecendo diagnósticos mais precisos, maior
eficiência nos fluxos de trabalho e decisões clínicas mais fundamentadas (Lima et al.,
2025). Na odontologia, esse avanço se materializa especialmente na análise de

41

imagens, na integração de dados clínicos e na capacidade de prever resultados
terapêuticos com maior confiabilidade.
Além disso, revisões de literatura evidenciam que a inteligência artificial vem
sendo aplicada em diversas especialidades odontológicas, como ortodontia,
implantodontia

e

radiologia,

ampliando

significativamente

as

possibilidades

diagnósticas e terapêuticas. Na ortodontia, por exemplo, a IA permite a realização de
análises cefalométricas, faciais e dentárias, bem como a simulação de resultados,
contribuindo para o desenvolvimento de planos de tratamento mais eficazes e
personalizados (Medeiros et al., 2024). De forma convergente, estudos indicam que a
IA tem potencial para revolucionar o planejamento e o tratamento odontológico, ao
integrar diferentes dimensões do cuidado e ampliar a precisão clínica (Savegnago et
al., 2024).
No entanto, embora a presença da inteligência artificial na odontologia esteja
em expansão, a circulação desse conhecimento entre profissionais e estudantes nem
sempre ocorre de forma sistematizada, crítica e pedagogicamente organizada.
Observa-se, com frequência, um descompasso entre o avanço técnico das
ferramentas e a apropriação reflexiva de suas potencialidades, limites e implicações
éticas. Essa lacuna evidencia a necessidade de produção de materiais educativos que
atuem como mediadores entre o conhecimento científico e sua aplicação na prática
profissional, favorecendo uma compreensão mais crítica e contextualizada.
Nesse sentido, o guia educacional configura-se como um formato pertinente,
por reunir características como portabilidade, flexibilidade de acesso, organização
didática e potencial de integração entre linguagem textual e elementos visuais. A
literatura sobre produtos educacionais em saúde aponta que a construção de
materiais desse tipo deve estar ancorada em referenciais teóricos, metodológicos e
pedagógicos que garantam sua relevância, utilidade e aplicabilidade no processo de
ensino-aprendizagem (Barbosa et al., 2022). Nesse estudo, por exemplo, a
elaboração de um guia educativo seguiu etapas estruturadas, incluindo definição de
público-alvo, objetivos, conteúdos e organização didática, evidenciando a importância
de um planejamento sistemático na construção de produtos educacionais.
Além disso, ao se pensar na formação em odontologia, é fundamental
considerar que a prática educativa contemporânea exige uma abordagem que
ultrapasse o tecnicismo e incorpore dimensões humanas, éticas e reflexivas no
processo formativo. A literatura aponta que a formação odontológica precisa superar

42

modelos centrados exclusivamente no procedimento técnico, avançando para práticas
educativas que integrem sensibilidade, criticidade e compreensão ampliada do
cuidado em saúde (Viana, 2024). Nesse sentido, a produção de guias educativos
contribui para essa perspectiva ao possibilitar a articulação entre conhecimento
científico, prática profissional e formação crítica.
A relevância de produtos educacionais nesse formato também se sustenta em
evidências que demonstram que materiais digitais estruturados podem favorecer a
aquisição de conhecimentos, o fortalecimento da confiança profissional e o
desenvolvimento da autonomia do aprendiz. Esses materiais, quando organizados de
forma didática e fundamentados cientificamente, ampliam o acesso ao conhecimento
e favorecem processos de aprendizagem mais flexíveis e significativos.
No contexto deste trabalho, o produto educacional desenvolvido articula-se
diretamente à temática investigada no estudo principal e aos conteúdos
sistematizados no guia, que incluem a apresentação do material, os fundamentos da
inteligência artificial, a análise facial, as aplicações clínicas, as principais ferramentas
tecnológicas, um checklist prático e a discussão de limitações e desafios. Essa
organização evidencia intencionalidade pedagógica e reforça que o material não se
restringe à divulgação informativa, mas se configura como instrumento de apoio à
formação e à atualização profissional em odontologia estética digital.
1.1 OBJETIVOS
1.1.1 Objetivo geral
Desenvolver um guia educacional e produzir material de divulgação científica, voltados
à sistematização e disseminação das aplicações da inteligência artificial no planejamento
estético facial na odontologia.

1.1.2 Objetivos específicos
▪

Apresentar os fundamentos conceituais da inteligência artificial

aplicados à odontologia estética;
▪

Descrever as principais aplicações clínicas da inteligência artificial no

planejamento estético facial e digital do sorriso;

43

▪

Sistematizar o fluxo digital do planejamento e as principais tecnologias

utilizadas nesse contexto;
▪

Elaborar um pôster científico para síntese e divulgação dos resultados

da pesquisa em contexto acadêmico;
▪

Divulgar o guia educacional entre profissionais e estudantes da área,

visando ampliar o acesso ao conhecimento e favorecer a atualização profissional em
odontologia estética digital.

2. PÚBLICO-ALVO
O produto educacional destina-se, prioritariamente, a cirurgiões-dentistas e
estudantes de graduação e pós-graduação em odontologia interessados em
compreender as aplicações da inteligência artificial no planejamento clínico.
Secundariamente, pode ser utilizado por docentes e profissionais da saúde que atuam
com tecnologias digitais.
3. PERCURSO METODOLÓGICO
O percurso metodológico de construção do produto educacional esteve
ancorado em duas dimensões complementares: a dimensão científico-conteudística,
relacionada à seleção e sistematização das evidências científicas que fundamentaram
o material, e a dimensão didático-editorial, voltada à organização pedagógica dos
conteúdos, definição da estrutura do guia e elaboração dos recursos visuais e textuais.
A primeira foi sustentada pelos resultados do estudo principal, enquanto a segunda
esteve direcionada à transformação desses achados em um material educativo digital
com linguagem acessível, organização temática progressiva e orientação prática.
Na dimensão científico-conteudística, o guia foi fundamentado nos resultados
do estudo intitulado “Aplicações da inteligência artificial no planejamento estético facial
na odontologia: uma revisão integrativa da literatura”, desenvolvido pelas próprias
autoras. A investigação permitiu identificar as principais tecnologias de inteligência
artificial empregadas no planejamento estético odontológico, suas aplicações clínicas,
potencialidades e limitações, fornecendo a base teórica para a seleção e organização
dos conteúdos apresentados no produto educacional.

44

A partir desse processo, foram identificadas categorias centrais relacionadas
ao uso da inteligência artificial na odontologia estética, com destaque para análise
facial automatizada, classificação do sorriso, modelagem preditiva de resultados e
integração com tecnologias digitais de planejamento. Essas categorias não apenas
evidenciam os principais campos de aplicação da IA, mas também revelam uma
tendência de transformação da prática odontológica em direção a modelos mais
orientados por dados, com maior precisão, eficiência e previsibilidade.
Além disso, a revisão permitiu identificar aspectos críticos associados à
incorporação dessas tecnologias, tais como a necessidade de validação clínica mais
robusta, a padronização de métricas estéticas e as implicações éticas relacionadas
ao uso de dados e à tomada de decisão assistida por sistemas inteligentes.
Com base nesses achados, procedeu-se à transposição do conhecimento
científico para o formato de guia educacional, por meio de um processo de
organização didática dos conteúdos. As evidências identificadas na revisão integrativa
foram reorganizadas em seções temáticas, estruturando o guia de forma progressiva,
desde a contextualização da odontologia digital e dos fundamentos da inteligência
artificial até a apresentação de suas aplicações clínicas, ferramentas tecnológicas,
potencialidades, limitações e implicações éticas. Dessa forma, o conteúdo do guia não
se configura como uma compilação descritiva de informações, mas como uma síntese
fundamentada nas evidências científicas analisadas, garantindo consistência teórica,
atualidade e relevância para a formação e a prática profissional.
Na dimensão didático-editorial, o produto foi concebido no formato de guia
digital ilustrado, organizado em capítulos curtos e progressivos. A estrutura final
contemplou a apresentação do material, a contextualização da odontologia digital, a
definição de inteligência artificial, a descrição de aplicações clínicas, a discussão do
fluxo digital do planejamento, a apresentação de ferramentas, um checklist prático e
uma seção dedicada às limitações e desafios. Essa organização buscou favorecer a
sequencialidade cognitiva, permitindo que o leitor partisse de uma compreensão mais
geral da transformação digital na odontologia para, posteriormente, acessar
conteúdos de maior especificidade técnico-clínica.
O material visual do guia foi elaborado por meio da plataforma Canva,
ferramenta digital de design gráfico amplamente utilizada na produção de conteúdos
educativos. A escolha dessa plataforma fundamenta-se nos princípios do design

45

educacional, que defendem a organização intencional da informação, a integração
entre elementos visuais e textuais e a construção de materiais que favoreçam a
aprendizagem significativa (Filatro, 2008; Bacich; Moran, 2018). Nesse sentido, o uso
do Canva possibilitou a elaboração de um material visualmente estruturado, com
hierarquização da informação, uso de cores, tipografia e elementos gráficos que
contribuem para a clareza, a atratividade e a compreensão dos conteúdos.
Além da segmentação temática, foram incorporados recursos de design
editorial, como páginas de abertura de capítulos, frases de destaque, uso de imagens
temáticas e listas orientadoras. Tais escolhas dialogam com pressupostos do design
instrucional, segundo os quais a organização visual e a forma de apresentação do
conteúdo influenciam diretamente os processos cognitivos de atenção, compreensão
e retenção da informação (Filatro, 2008).
No que se refere ao uso da inteligência artificial no desenvolvimento do
presente estudo, destaca-se a utilização da ferramenta ChatGPT como recurso
auxiliar em etapas específicas da elaboração do produto educacional. Seu uso
ocorreu de forma pontual, especialmente no apoio à organização preliminar dos
conteúdos provenientes da revisão integrativa, na proposição de estruturas textuais
para os capítulos do guia, na adaptação da linguagem científica para um formato mais
didático e na revisão linguístico-gramatical dos textos produzidos. Todas as sugestões
geradas pela ferramenta foram submetidas à análise crítica da autora, que realizou a
validação, adequação e redação final do material. Dessa forma, a inteligência artificial
foi empregada como instrumento de apoio à sistematização e comunicação do
conhecimento, sem substituir a análise científica, a interpretação dos resultados ou a
autoria intelectual do estudo.
Adicionalmente, a imagem de capa do material foi gerada com o auxílio da
mesma ferramenta, a partir de comandos descritivos elaborados pela pesquisadora,
em consonância com a proposta temática do guia. As demais imagens utilizadas ao
longo do material foram obtidas por meio da plataforma Canva, recurso digital de
design gráfico adotado sob licença de uso pela autora, sendo empregadas para fins
ilustrativos e de apoio à organização didática dos conteúdos. Em alguns casos, os
elementos visuais foram organizados e adaptados pela pesquisadora no próprio
ambiente da plataforma, com vistas à adequação estética e pedagógica do material.
Ressalta-se que todas as etapas relacionadas à seleção das evidências,
análise dos estudos, definição das categorias analíticas e construção interpretativa do

46

material foram conduzidas integralmente pela autora, que realizou a validação crítica
das informações e assegurou a consistência teórica do produto educacional. A
utilização da inteligência artificial, portanto, configurou-se como um recurso de apoio
à escrita acadêmica e à organização didática do conteúdo, não sendo empregada
como fonte de dados ou como instrumento de geração autônoma de resultados, em
consonância com as recomendações do Conselho Nacional de Desenvolvimento
Científico e Tecnológico.
4. RESULTADOS
O resultado deste processo consistiu na produção do guia digital intitulado
“Inteligência Artificial na Odontologia Estética”, estruturado como um material
educativo voltado à mediação entre evidências científicas recentes e sua
aplicabilidade na prática profissional. Em sua configuração final, o guia apresenta
capa temática, seção de apresentação, capítulos organizados de forma progressiva,
recursos visuais de destaque e uma conclusão orientada à integração crítica entre
tecnologia e raciocínio clínico. Para fins de ilustração e melhor compreensão da
proposta estética e comunicacional do material, apresenta-se, a seguir, a capa do guia
digital, que sintetiza sua identidade visual e temática central (Figura 2).
Figura 2- Capa do guia digital “Inteligência Artificial na Odontologia Estética”

Fonte: Elaborada pela autora com auxílio de inteligência artificial (ChatGPT/OpenAI), 2026 2.
2

A imagem foi gerada por meio de ferramenta de inteligência artificial generativa, a partir de comandos descritivos
elaborados pela autora, não sendo derivada de banco de imagens específico.

47

Do ponto de vista do conteúdo, o guia inicia abordando a transformação digital
na odontologia e a centralidade da estética na prática contemporânea, discutindo
como a valorização da estética facial e do sorriso amplia a demanda por abordagens
mais integradas e orientadas por dados. Esse movimento evidencia a transição de
uma prática baseada predominantemente na subjetividade para uma abordagem
apoiada em análise, padronização e previsibilidade. Para evidenciar esse
deslocamento conceitual, apresenta-se a página do guia que sintetiza a transição
paradigmática na odontologia contemporânea (Figura 3).
Figura 3- Transição paradigmática na odontologia contemporânea

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Na sequência, o material apresenta os fundamentos da inteligência artificial,
explicando sua lógica de funcionamento de forma didática e relacionando-a à análise
de imagens, ao reconhecimento de padrões e ao apoio à tomada de decisão clínica.
Essa abordagem permite que o leitor compreenda não apenas o conceito de
inteligência artificial, mas também sua aplicação direta na prática odontológica. Nesse
ponto, apresenta-se a página do guia que define o conceito de inteligência artificial no
contexto odontológico (Figura 4).

48

Figura 4- Inteligência artificial aplicado à odontologia

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Em continuidade, o guia aborda as aplicações clínicas da inteligência artificial,
destacando o fluxo digital do planejamento estético, que envolve etapas como coleta
de dados clínicos, análise facial e dentária, planejamento digital e simulação de
resultados. Essa seção evidencia a atuação da inteligência artificial na integração
dessas etapas, promovendo maior precisão, eficiência e personalização dos
tratamentos. Para reforçar essa organização, apresenta-se a página do guia que
ilustra o fluxo digital do planejamento (Figura 5).

49

Figura 5- Fluxo digital do planejamento estético odontológico

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Ainda no campo das aplicações, o material apresenta áreas centrais de atuação
da inteligência artificial na odontologia estética, como análise facial automatizada,
classificação do sorriso e modelagem preditiva. Essas aplicações contribuem para
transformar a avaliação estética em um processo mais mensurável, reduzindo a
subjetividade clínica e aumentando a previsibilidade dos resultados. Nesse sentido,
apresenta-se a página do guia que sintetiza as principais aplicações da inteligência
artificial (Figura 6).

50

Figura 6- Principais aplicações da inteligência artificial na odontologia estética

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Outro resultado relevante foi a inclusão de uma seção dedicada às ferramentas
de inteligência artificial, na qual são apresentadas diferentes tecnologias utilizadas na
prática odontológica. Essa abordagem confere ao guia um caráter aplicado,
aproximando o conteúdo das demandas reais do profissional e favorecendo sua
utilização no contexto clínico. Para ilustrar essa dimensão prática, apresenta-se a
página do guia que reúne as ferramentas de inteligência artificial (Figura 7).

51

Figura 7- Ferramentas de inteligência artificial aplicadas ao planejamento estético odontológico

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Além disso, o guia detalha categorias específicas de tecnologias, como
softwares de planejamento digital, sistemas de análise facial, plataformas de
simulação estética e ferramentas baseadas em aprendizado de máquina,
evidenciando como essas soluções contribuem para a integração entre dados clínicos
e análise digital. Nesse ponto, apresenta-se a página do guia que exemplifica o uso
de uma dessas ferramentas, como o Digital Smile Design (Figura 8).

52

Figura 8- Exemplo de aplicação do Digital Smile Design no planejamento estético odontológico

Fonte: Canva. Imagem sob licença de uso da plataforma (2026).

Por fim, a presença de um checklist prático e de uma seção dedicada às
limitações e desafios indica que o guia não foi concebido como um material
meramente descritivo ou tecnicista, mas como um instrumento de formação crítica. Ao
lado das potencialidades da inteligência artificial, o material reconhece aspectos como
a necessidade de validação clínica, a padronização de métricas estéticas, a
privacidade de dados e os limites da tomada de decisão automatizada. Esse equilíbrio
entre potencialidades e limitações evidencia uma abordagem alinhada às discussões
contemporâneas sobre o uso ético da inteligência artificial na saúde, reforçando a
importância de sua utilização como ferramenta de apoio ao raciocínio clínico, e não
como substituta da atuação profissional.
5. DISCUSSÃO
A construção do guia como produto educacional mostra-se pertinente em, pelo
menos, três níveis. Em um primeiro plano, responde a uma demanda contemporânea
da formação em saúde, marcada pela crescente digitalização das práticas
profissionais, que tem reconfigurado os modos de ensinar e aprender, incorporando
tecnologias digitais como mediadoras do processo educativo (Bacich; Moran, 2018).

53

Em um segundo nível, organiza um conteúdo emergente e tecnicamente complexo
em um formato acessível ao público-alvo. Por fim, traduz resultados de pesquisa em
um recurso de disseminação científica com potencial de aplicação em contextos de
ensino, estudo autônomo e educação permanente em saúde.
A escolha do guia digital como formato não é arbitrária. A literatura sobre
tecnologias educacionais na área da saúde evidencia que materiais estruturados,
organizados de forma didática e mediados por recursos digitais favorecem a
circulação do conhecimento e ampliam a flexibilidade de acesso, especialmente em
contextos de formação profissional contínua (Santos; Oliveira; Serafim, 2025). Nesse
sentido, o uso de tecnologias digitais contribui para a qualificação dos profissionais de
saúde, ao possibilitar acesso rápido à informação e apoiar processos de
aprendizagem alinhados às demandas do cotidiano clínico.
Além disso, há respaldo empírico que sustenta o potencial formativo de
materiais digitais estruturados. Revisões integrativas indicam que tecnologias
educacionais digitais têm sido amplamente utilizadas no ensino em saúde,
contribuindo para o desenvolvimento de competências profissionais, melhoria do
desempenho clínico e fortalecimento da aprendizagem significativa (Silveira et al.,
2017; Pavinati et al., 2022). Esses achados reforçam a compreensão de que produtos
educacionais digitais, como o guia desenvolvido, podem atuar como importantes
mediadores pedagógicos quando fundamentados em evidências científicas e
organizados de forma didática.
No contexto específico da odontologia estética, o produto torna-se ainda mais
relevante por se inserir em um campo de rápida expansão tecnológica, mas ainda
marcado por heterogeneidade metodológica e pela necessidade de maior
consolidação científica. Estudos indicam que a inteligência artificial apresenta elevado
potencial para ampliar a precisão diagnóstica, a previsibilidade dos tratamentos e a
eficiência dos fluxos clínicos, especialmente quando associada a sistemas de análise
de imagens e planejamento digital (Schwendicke; Samek; Krois, 2020; Khanagar et al.,
2021). No entanto, tais avanços coexistem com desafios importantes relacionados à
padronização de métodos, à validação clínica e à integração segura dessas
tecnologias na prática profissional (Saini et al., 2025).
Diante desse cenário, torna-se evidente que a formação profissional não pode
ser reduzida à simples apresentação de ferramentas tecnológicas. É necessário
promover uma abordagem que articule compreensão conceitual, aplicabilidade prática

54

e análise crítica das limitações, considerando que a incorporação de tecnologias
digitais na saúde exige competências que envolvem não apenas domínio técnico, mas
também julgamento clínico, pensamento crítico e responsabilidade ética (Topol, 2019;
Bacich; Moran, 2018). Nesse sentido, o guia desenvolvido apresenta-se como uma
proposta coerente, ao integrar conteúdos explicativos, aplicações clínicas,
apresentação de tecnologias, orientação prática e discussão de limites, mantendo o
raciocínio clínico como eixo estruturante da prática odontológica.
Outro aspecto relevante refere-se à dimensão ética associada ao uso da
inteligência artificial. A literatura recente destaca que o desenvolvimento e a aplicação
dessas tecnologias devem estar fundamentados em princípios como transparência,
segurança da informação, qualidade da evidência científica e responsabilidade
profissional, especialmente quando envolvem apoio à tomada de decisão clínica
(Santos; Oliveira; Serafim, 2025; Rokhshad et al., 2024). Do ponto de vista
educacional, isso implica reconhecer que a formação em saúde deve contemplar não
apenas o uso técnico das ferramentas, mas também uma abordagem crítica e ética
sobre suas implicações.
Dessa forma, o guia consolida-se como um produto educacional alinhado às
demandas contemporâneas da odontologia estética, ao articular conhecimento
científico, aplicabilidade clínica e mediação pedagógica. Sua estrutura didática e o uso
de recursos visuais favorecem a compreensão e a transposição do conhecimento para
a prática profissional, contribuindo para a formação de profissionais mais preparados
para atuar em um contexto cada vez mais orientado por dados e tecnologias digitais
(Filatro, 2008; Bacich; Moran, 2018).

6. VALIDAÇÃO E APLICAÇÃO FUTURA DO GUIA
Como perspectiva de continuidade, prevê-se a aplicação do guia educacional
junto aos estudantes do Curso de Especialização em Harmonização Orofacial, público
diretamente relacionado à temática abordada. O material será disponibilizado aos
discentes durante o processo formativo, possibilitando sua utilização como recurso
complementar de aprendizagem sobre as aplicações da inteligência artificial no
planejamento estético odontológico.

55

A avaliação do produto ocorrerá por meio da coleta de feedback dos
participantes, considerando aspectos como clareza do conteúdo, relevância das
informações, aplicabilidade prática e contribuição para o processo de aprendizagem.
As percepções dos estudantes poderão subsidiar futuras revisões e aprimoramentos
do material, fortalecendo sua adequação às necessidades formativas do público-alvo
e ampliando seu potencial de utilização em outros contextos educacionais da área da
saúde.
7. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A partir dos resultados obtidos, foi possível evidenciar que tal objetivo foi
alcançado, uma vez que o produto educacional construído articula, de forma coerente,
evidências

científicas

atualizadas,

organização

didática

dos

conteúdos

e

aplicabilidade à prática profissional.
A análise do percurso metodológico e dos resultados permite compreender que
a elaboração do guia não se restringiu à simples organização de informações, mas
constituiu um processo de tradução do conhecimento científico em linguagem
acessível, estruturada e pedagogicamente orientada. Nesse sentido, o material
desenvolvido atua como mediador entre o avanço técnico da inteligência artificial e
sua apropriação crítica por profissionais e estudantes da área odontológica,
contribuindo para reduzir a lacuna identificada entre produção científica e prática
clínica.
Do ponto de vista formativo, o guia constitui uma proposta educacional voltada
à sistematização e disseminação de conhecimentos sobre inteligência artificial
aplicada à odontologia estética. Ao reunir fundamentos conceituais, aplicações
clínicas, tecnologias disponíveis e discussões sobre aspectos éticos, o material
apresenta potencial para subsidiar processos de ensino, aprendizagem e atualização
profissional, embora sua efetividade educacional ainda necessite ser investigada em
estudos futuros.
Entretanto, os achados deste estudo também permitem problematizar o modo
como a inteligência artificial vem sendo incorporada na odontologia estética. Embora
os avanços tecnológicos ampliem a precisão diagnóstica e a previsibilidade dos
tratamentos, sua adoção não pode ser compreendida de forma acrítica ou
determinista. A tecnologia, por si só, não garante qualidade na prática clínica, sendo

56

necessário considerar aspectos como validação científica, padronização de métodos,
segurança de dados e centralidade do profissional no processo decisório. Nesse
sentido, reforça-se a compreensão de que a inteligência artificial deve ser utilizada
como ferramenta de apoio, e não como substituta do raciocínio clínico.
Além disso, destaca-se que a produção de materiais educativos digitais, como
o guia desenvolvido, representa uma estratégia relevante para a democratização do
conhecimento científico, especialmente em contextos de educação permanente em
saúde. Ao possibilitar acesso flexível, linguagem acessível e organização didática, tais
produtos contribuem para ampliar as oportunidades de formação e atualização
profissional, respondendo às demandas contemporâneas da prática odontológica.
Por fim, compreende-se que o guia educacional produzido neste estudo se
insere em um movimento mais amplo de transformação da educação em saúde, no
qual a integração entre tecnologia, ciência e prática pedagógica torna-se elemento
central. Nesse contexto, iniciativas que promovam a articulação entre evidência
científica, inovação tecnológica e formação crítica tendem a assumir papel estratégico
na qualificação da prática profissional e na construção de uma odontologia mais
reflexiva, ética e alinhada às demandas da contemporaneidade.
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57

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professores: Uma revisão sistemática na Revista Humanidades e
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SANTOS JUNIOR, Joao Jose Dantas Santos et al. A aplicação da inteligência
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paciente. Revista Multidisciplinar Integrada-REMI, v. 6, n. 1, 2025.
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em odontologia. Revista Educação, Cultura e Sociedade, v. 14, n. 1, p. 187-197,
2024.

58

3.2 PRODUTO 2
O segundo produto desenvolvido no âmbito desta pesquisa consiste na
elaboração de um pôster acadêmico intitulado “Harmonização Orofacial: Integração
da Inteligência Artificial na Perspectiva Reparadora”, concebido como estratégia de
divulgação científica e internacionalização dos resultados do estudo.
Este material foi produzido com o objetivo de sintetizar, sistematizar e
comunicar os principais achados da pesquisa de forma visual, objetiva e acessível,
favorecendo a interlocução com a comunidade científica e ampliando o alcance do
conhecimento produzido para além do texto dissertativo tradicional. O pôster foi aceito
para apresentação no IX Congresso Internacional de Avances de las Mujeres en las
Ciencias, las Humanidades y todas las Disciplinas, realizado na Universidad
Autónoma Metropolitana (México), o que evidencia a relevância acadêmica e a
aderência do estudo às discussões contemporâneas do campo da saúde e das
tecnologias emergentes.
Do ponto de vista conceitual, o produto apresenta uma abordagem ampliada
da Harmonização Orofacial (HOF), deslocando-a de uma perspectiva estritamente
estética para uma compreensão reparadora, social e humanizada, alinhada aos
princípios do Sistema Único de Saúde. Nesse contexto, destaca-se a incorporação da
Inteligência Artificial como ferramenta estratégica para qualificação do cuidado em
saúde, possibilitando aplicações como triagem inteligente de pacientes, planejamento
digital personalizado e monitoramento remoto, com vistas à ampliação do acesso, à
equidade e à integralidade do cuidado.
Enquanto produto, o pôster científico assume uma dupla função no escopo
desta pesquisa. Em primeiro lugar, cumpre um papel formativo, ao exigir a
organização sintética e crítica dos conteúdos produzidos, contribuindo para o
aprofundamento teórico-metodológico da autora. Em segundo lugar, exerce uma
função comunicativa e social, ao promover a circulação do conhecimento em espaços
acadêmicos internacionais, favorecendo o diálogo interdisciplinar e a visibilidade
científica da temática investigada.
Adicionalmente, a elaboração do pôster fortalece o caráter aplicado do
mestrado profissional, ao evidenciar a capacidade de tradução do conhecimento
científico em diferentes formatos, adequados a distintos públicos e contextos. Tal
aspecto é particularmente relevante em áreas como o Ensino na Saúde, nas quais a

59

produção científica deve estar articulada à prática, à inovação e à democratização do
acesso ao conhecimento.
Nesse sentido, este produto contribui não apenas para a difusão dos resultados
da pesquisa, mas também para o fortalecimento de uma perspectiva de ciência
comprometida com a integração entre tecnologia, humanização e justiça social,
especialmente no que se refere à ampliação do acesso a práticas de cuidado em
saúde com potencial reparador.
Figura 9- Pôster científico apresentado em evento internacional

60

A articulação entre o e-book (Produto 1) e o pôster científico (Produto 2)
evidencia uma estratégia complementar de produção e disseminação do
conhecimento, na qual o primeiro aprofunda e sistematiza os conteúdos e o segundo
amplia sua visibilidade e circulação em espaços científicos. Tal integração reforça o
compromisso desta pesquisa com a construção de conhecimentos aplicáveis,
socialmente relevantes e alinhados às demandas contemporâneas da formação e da
prática em saúde.

61

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise desenvolvida ao longo desta dissertação evidencia que a
incorporação da inteligência artificial na odontologia estética configura um movimento
que ultrapassa a introdução de novas ferramentas tecnológicas, representando uma
transformação nos modos de compreender, analisar e planejar a estética dentofacial.
Ao longo do estudo, observa-se que a crescente utilização de sistemas baseados em
dados tem contribuído para reduzir a subjetividade das avaliações clínicas e ampliar
a precisão dos processos de planejamento, indicando uma reconfiguração da prática
profissional em direção a modelos mais orientados por evidências e tecnologias
digitais.
Nesse contexto, os achados da revisão integrativa revelaram que as aplicações
da inteligência artificial se concentram, principalmente, na análise facial automatizada,
na classificação de características do sorriso e na modelagem preditiva de resultados
terapêuticos. Tais avanços indicam um potencial significativo de qualificação da
prática clínica, especialmente no que se refere à previsibilidade dos resultados e à
personalização dos tratamentos. Entretanto, a análise crítica da literatura evidencia
que esse campo ainda se encontra em processo de consolidação, sendo marcado por
limitações importantes, como a ausência de padronização metodológica, a
necessidade de validação clínica mais robusta e a dependência de bases de dados
ainda restritas.
Paralelamente, a construção do guia educacional permite compreender que a
produção de conhecimento, no campo do ensino em saúde, não pode permanecer
restrita ao âmbito científico, sendo fundamental sua tradução em materiais que
favoreçam a compreensão, a aplicabilidade e a formação profissional. O produto
desenvolvido evidenciou que a mediação pedagógica desempenha papel central na
aproximação

entre

tecnologia

e

prática

clínica,

especialmente

em

áreas

caracterizadas por rápida inovação e elevada complexidade técnica.
Ao articular conteúdo científico, organização didática e orientação prática, o
guia contribui para a qualificação dos processos formativos, oferecendo suporte à
atualização profissional e ao desenvolvimento de competências relacionadas ao uso
crítico e responsável das tecnologias digitais. Nesse sentido, sua relevância não se
limita à disseminação de informações, mas se estende à construção de uma

62

compreensão mais reflexiva sobre o papel da inteligência artificial na prática
odontológica.
De forma complementar, a elaboração do pôster científico apresentado em
evento internacional amplia o alcance dos resultados desta pesquisa ao inseri-los em
espaços de circulação acadêmica, favorecendo o diálogo interdisciplinar e a
visibilidade científica do tema. Enquanto produto, o pôster materializa a capacidade
de síntese e comunicação do conhecimento produzido, traduzindo evidências
científicas complexas em uma linguagem visual acessível, sem perder o rigor
conceitual. Essa dimensão comunicativa reforça o compromisso do estudo com a
democratização do conhecimento e com a articulação entre ciência, tecnologia e
sociedade.
Ao articular conteúdo científico, organização didática e orientação prática, o
guia foi concebido como um recurso educacional voltado à sistematização e
disseminação de conhecimentos sobre inteligência artificial aplicada à odontologia
estética. Sua estrutura reúne fundamentos conceituais, aplicações clínicas,
tecnologias disponíveis e reflexões sobre limites e implicações éticas, buscando
oferecer suporte à atualização profissional e ao aprofundamento do conhecimento
sobre o tema.
Do ponto de vista crítico, torna-se fundamental reconhecer que a incorporação
da inteligência artificial na odontologia estética não deve ser compreendida de forma
determinista. Embora tais tecnologias ampliem significativamente as possibilidades
analíticas e operacionais, sua utilização exige a manutenção do protagonismo do
profissional na tomada de decisão clínica. O julgamento clínico, a experiência e a
sensibilidade estética permanecem como elementos centrais, sendo a inteligência
artificial uma ferramenta de apoio, e não de substituição.
Por fim, compreende-se que a integração entre ciência, tecnologia e práticas
educativas constitui elemento central para a qualificação da formação em saúde no
contexto contemporâneo. Ao promover a articulação entre produção científica,
desenvolvimento de produtos educacionais e estratégias de divulgação do
conhecimento, este trabalho contribui para o fortalecimento de abordagens formativas
mais críticas, contextualizadas e alinhadas às transformações em curso na
odontologia, favorecendo uma atuação profissional mais fundamentada, reflexiva e
comprometida com a qualidade do cuidado.

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REFERÊNCIAS
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inovadora: uma abordagem teórico-prática. Penso Editora, 2018.
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FILATRO, Andrea. Design instrucional na prática. São Paulo: Pearson Education
do Brasil, 2008.
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Disponível em: https://healthcare.grupomidia.com/ia-na-saude-deve-movimentar-us180-bi-em-2030/. Acesso em: 04 abr 2026.
JODA, Tim et al. Digital technology in fixed implant prosthodontics. Periodontology
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intelligence in dentistry: a systematic review. Journal of Dental Sciences, v. 16, n.
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SCHWENDICKE, Fet al; SAMEK, Wojciech; KROIS, Joachim. Artificial intelligence in
dentistry: chances and challenges. Journal of dental research, v. 99, n. 7, p. 769774, 2020.
TOPOL, Eric. Deep medicine: how artificial intelligence can make healthcare
human again. Hachette UK, 2019.

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ANEXO
ANEXO A- CARTA DE ACEITE DO PÔSTER CIENTÍFICO