La inteligencia artificial en el diagnóstico de la periodontitis

Inteligencia artificial: ¿en qué consiste?

La IA es una función que permite que las máquinas aprendan a llevar a cabo acciones consideradas inteligentes sin la intervención de humanos^2,3. Engloba distintos componentes que a menudo se confunden. Algunos de los más relevantes incluyen^2,3:

• Aprendizaje automático (machine learning en inglés). Este componente de la IA analiza los datos introducidos en el sistema y hace predicciones mediante el uso de algoritmos.


• Redes neuronales (neural networks). Es un tipo de aprendizaje automático. Las redes neuronales simulan el cerebro humano y presentan nodos, también conocidos como neuronas artificiales. A través de estos nodos interconectados, los algoritmos reciben y analizan los datos.


• Aprendizaje profundo (deep learning). También es un tipo de aprendizaje automático. Emplea varias capas de redes neuronales, formando una red neuronal profunda capaz de aprender a partir de grandes cantidades de datos complejos y no estructurados y analizar patrones para obtener mejores resultados.

En la actualidad, la IA tiene múltiples usos. En medicina, algunos ejemplos de aplicaciones de la IA incluyen la interpretación de los resultados de una radiografía, los sistemas de apoyo en las decisiones terapéuticas, la predicción de la glucemia mediante sensores o el diagnóstico temprano de ciertas enfermedades³.

¿Qué aplicación tiene la inteligencia artificial en el diagnóstico de la periodontitis?

La periodontitis es una de las enfermedades orales más prevalentes. Su detección temprana es importante, ya que no solo conduce a la pérdida dental, sino que también afecta a la salud global y la calidad de vida del paciente^4,5. Por eso, el diagnóstico temprano de la periodontitis mediante IA podría ayudar a mejorar la salud bucodental y global de los pacientes, así como su calidad de vida.

Actualmente existen varios estudios que han evaluado la utilidad de la IA en el ámbito de la periodoncia la mayoría de ellos publicados durante la última década⁶. Según la literatura, las posibles aplicaciones de la IA en el diagnóstico de la periodontitis incluyen la clasificación, la evaluación del riesgo y la detección de la enfermedad⁷. Por ejemplo, la reciente revisión con metaanálisis de Li et al. analizó el rendimiento del aprendizaje profundo para clasificar la periodontitis en estadios a partir de imágenes obtenidas mediante radiografía o tomografía CBCT (cone-beam computed tomography). De acuerdo con los resultados del trabajo, los autores indicaban que la clasificación de la periodontitis mediante aprendizaje profundo mostraba una alta precisión, por lo que podría emplearse para reducir la carga de trabajo de los profesionales de la odontología⁸. Otro ejemplo de publicación reciente es la revisión sistemática de Tariq et al., cuyo objetivo era evaluar la efectividad de la IA en el diagnóstico de la pérdida ósea periodontal a partir de radiografías. Según los autores de este trabajo, la aplicación de la IA en la detección de la periodontitis podría ser útil para minimizar el tiempo del paciente en la consulta dental⁹. No obstante, los estudios acerca de la aplicación de la IA en periodoncia muy heterogéneos en cuanto a la metodología empleada y la presentación de los resultados, lo cual es normal dado el poco recorrido de la IA en el ámbito de la medicina. Por esta razón, algunos autores creen que es necesario estandarizar los métodos y la presentación de los resultados para poder hacer comparaciones⁶.

En definitiva, la IA es una herramienta prometedora en el diagnóstico de las enfermedades periodontales. Idealmente, en un futuro próximo dispondremos de más estudios que permitirán comparar la utilidad de las distintas aplicaciones empleadas para diagnosticar la periodontitis.

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