QUEM O ALGORITMO ENXERGA? DIVERSIDADE DEMOGRÁFICA E VALIDAÇÃO EXTERNA DE MODELOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADOS À ANÁLISE ESTÉTICA FACIAL E DO SORRISO: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA METODOLÓGICA

Resumo

Este artigo buscou avaliar o relato da diversidade demográfica e a realização de validação externa em estudos sobre modelos de inteligência artificial (IA) aplicados à análise estética facial e do sorriso. Trata-se de uma revisão sistemática metodológica, com buscas nas bases PubMed/MEDLINE, Europe PMC, OpenAlex e SciELO em outubro de 2026, relatada conforme o PRISMA 2020 e restrita a estudos com texto completo disponível gratuitamente. Dos 264 registros únicos, 14 estudos foram incluídos, publicados entre 2022 e 2026 e provenientes de 12 países. O sexo dos participantes foi relatado em 78,6% dos estudos, a idade em 57,1% e a etnia ou ancestralidade em 35,7%; entre estes, três de cinco utilizaram amostras de uma única população. Nenhum dos oito modelos desenvolvidos pelos autores passou por validação externa, e apenas uma das seis ferramentas prontas e modelos de linguagem teve a população de treinamento descrita. Nenhum estudo avaliou pacientes brasileiros. Conclui-se que os modelos de IA para análise estética são desenvolvidos e testados em populações pouco descritas e pouco diversas, o que limita sua generalização para países miscigenados, como o Brasil, e reforça a necessidade de relato padronizado e de validação externa antes do uso clínico.