Inteligencia artificial para la detección temprana de lesiones periapicales: revisión bibliográfica

Resumen

Las lesiones periapicales se describen como procesos inflamatorios o infecciosos que afectan los tejidos alrededor del ápice dental, generalmente en respuesta a la irritación causada por la necrosis pulpar y la posterior propagación de microorganismos y sus toxinas hacia el área periapical. El presente estudio aborda la detección temprana de lesiones periapicales, condiciones que comprometen la salud bucodental, mediante el uso de inteligencia artificial (IA). Su objetivo fue explorar el uso de la IA para la detección temprana de lesiones periapicales en radiografías periapicales, evaluando su precisión y eficiencia en comparación con métodos de diagnóstico tradicionales. Se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva en las bases de datos PubMed, Scopus y Google Scholar, seleccionando estudios publicados entre 2019 y 2024 que comparaban algoritmos de IA, principalmente redes neuronales convolucionales, con métodos convencionales de interpretación radiográfica; se aplicaron criterios de inclusión y exclusión específicos, y se emplearon técnicas de metaanálisis para consolidar los resultados. Los hallazgos revelaron que los algoritmos de IA alcanzan una sensibilidad promedio del 92 % y una especificidad del 89 %, en contraste con los métodos tradicionales que presentan valores del 80 % y 75 %, respectivamente, además de reducir el tiempo de diagnóstico en un 35. %. En conclusión, la aplicación de la IA en la detección de lesiones periapicales mejora significativamente la precisión diagnóstica y la eficiencia del proceso, lo que permite una planificación terapéutica más oportuna y optimiza la atención clínica, posicionándose como una herramienta innovadora y prometedora en el ámbito de la odontología.