INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ODONTOLOGÍA: APLICACIONES CLÍNICAS, LIMITACIONES Y PERSPECTIVAS FUTURAS

Resumen

Objetivo: Evaluar críticamente las aplicaciones clínicas actuales de la inteligencia artificial (IA) en odontología, así como sus limitaciones y perspectivas futuras en diferentes especialidades odontológicas.

Metodología: Se realizó una revisión narrativa mediante una búsqueda exhaustiva en bases de datos electrónicas, incluyendo PubMed, Scopus y Google Scholar. Se seleccionaron estudios relevantes publicados en inglés, en función de su enfoque en aplicaciones de IA en odontología, incluyendo diagnóstico, planificación del tratamiento y predicción de resultados. Los artículos fueron evaluados por su relevancia, y los hallazgos clave se sintetizaron cualitativamente.

Resultados: La IA ha demostrado un potencial significativo en múltiples áreas de la odontología, particularmente en la interpretación radiográfica, detección de caries, evaluación periodontal, planificación ortodóntica y cribado de patologías orales. Los modelos de machine learning y deep learning han mostrado alta precisión diagnóstica, a menudo comparable o superior a la de los clínicos. Sin embargo, persisten limitaciones importantes, incluyendo heterogeneidad de datos, falta de conjuntos de datos estandarizados, validación externa limitada y preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad de los datos y la transparencia de los algoritmos. Además, la integración en los flujos de trabajo clínicos rutinarios sigue siendo un desafío.

Conclusión: La IA representa una herramienta transformadora en la odontología moderna, con potencial para mejorar la precisión diagnóstica y la toma de decisiones clínicas. A pesar de los avances prometedores, su adopción generalizada requiere validación adicional, marcos regulatorios y capacitación de los clínicos. La investigación futura debe centrarse en mejorar la generalización de los modelos, abordar las preocupaciones éticas y asegurar una integración clínica eficiente.