01 Marzo 2024

Inteligencia artificial para la detección de caries por imágenes radiográficas

Introducción

El objetivo de esta revisión sistemática es evaluar el rendimiento diagnóstico de modelos de Inteligencia Artificial (IA) diseñados para la detección de lesión de caries.

Materiales y métodos

Se realizó una búsqueda de literatura electrónica en las bases de datos PubMed, Web of Science, SCOPUS, LILACS y Embase para estudios retrospectivos, prospectivos y transversales publicados hasta enero de 2023, utilizando las siguientes palabras clave: inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL), redes neuronales artificiales (ANN), redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales convolucionales profundas (DCNN), radiología, detección, diagnóstico y caries dental (DC).

Resultados

Se evaluaron veinte artículos que cumplieron con los criterios de selección. Se realizaron cinco estudios de radiografías periapicales, nueve de aletas de mordida y seis de ortopantomografía. El número de exámenes de imágenes incluidos osciló entre 15 y 2900. Doce estudios fueron retrospectivos, seis transversales y dos prospectivos. La mayoría de los estudios mostraron un bajo riesgo de sesgo.

Conclusión

Los modelos basados en IA han demostrado un buen rendimiento diagnóstico, siendo potencialmente una ayuda importante en la detección de caries dental. Algunas limitaciones de estos estudios están relacionadas con el tamaño y la heterogeneidad de los conjuntos de datos. Los estudios futuros deben basarse en conjuntos de datos comparables, grandes y clínicamente significativos.

Tag

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