Examinando por Autor "Trincado Cornejo, Camila"

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    Revisión narrativa sobre el uso de inteligencia artificial en ortodoncia
    (Universidad Andrés Bello, 2023) Trincado Cornejo, Camila; Zambrano Guerrero, Pía; Rojas Bustos, Patricio; Facultad de Odontología
    El desarrollo de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) se ha generalizado en el sector sanitario y tiene el potencial de generar mejoras significativas en la atención y los resultados de los pacientes. Este artículo tuvo como objetivo proporcionar información sobre las aplicaciones actualmente disponibles de IA en ortodoncia basándose en una revisión narrativa de la literatura actual. Fueron 146 trabajos encontrados en total en la base de datos y luego de haber realizado los criterios de inclusión y exclusión, 54 publicaciones quedaron seleccionadas. Los resultados arrojaron que las áreas encontradas son: 1) extracciones dentarias 2) Análisis cefalométrico 3) Estado de maduración cervical 4) Predicción de crecimiento mandibular. Para la toma de decisión de extracciones dentarias, se encontró que el modelo de aprendizaje automático con mayor precisión fue el SVM. Sin embargo, el modelo NN y LR resultaron tener un poder predictivo equivalente al del modelo SVM. El modelo menos preciso fue el RF. En el estado de madurez cervical, se menciona el modelo de gemelo digital de CVM que se basa en blockchain implementado en un Metaverso. En la proyección de crecimiento mandibular se han aplicado varios modelos para comparar las velocidades medias anuales de crecimiento con un modelo matemático basado en la curva de crecimiento de una población. En conclusión, la aplicación de inteligencia artificial cada día toma más fuerza en el área de la ortodoncia, pero, aunque la IA ha demostrado ser una herramienta para facilitar el trabajo al profesional, la falta de investigaciones con base de datos amplios y significativamente representativos conllevan a finalmente la decisión en cuanto a diagnóstico y tratamiento sean siempre responsabilidad del profesional.