Aplicación de la inteligencia artificial en el diagnóstico cefalométrico en ortodoncia. Revisión de la literatura - Suing Ojeda, Yaritza Deyanira (2025)
Esta investigación tiene como objetivo reportar la aplicación de la inteligencia artificial con el fin de mejorar la precisión diagnóstica y cefalométrica en ortodoncia mediante la integración de sistemas basados en inteligencia artificial (IA). Mediante un enfoque de tipo documental, descriptiva y transversal, que se basa en la recopilación de información sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el diagnóstico cefalométrico en ortodoncia. Si bien la IA es un tema amplio con numerosas categorías, existen dos tipos: IA simbólica y aprendizaje automático. La IA simbólica se refiere a un conjunto de métodos para construir algoritmos de forma comprensible para los humanos. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático en el que una computadora reconoce características en los datos. Este artículo pretende discutir el alcance y el rendimiento de estos modelos basados en IA que se han aplicado en diversos aspectos del diagnóstico de ortodoncia, la planificación del tratamiento, la toma de decisiones clínicas y la predicción del pronóstico. En conclusión, el impacto de la IA en ortodoncia es notable, dado que dicha especialidad se vale de manera especial de las herramientas de diagnóstico que ayudan a la toma de decisiones clínicas; los estudios revisados son coincidentes en que los sistemas de IA dan resultados eficaces, confiables y con gran futuro, ya que facilitan las tareas complejas, son rápidos y pueden ser un apoyo para los dentistas menos experimentados, ahorrando tiempo y mejorando la calidad asistencial.