Sistema para la determinación de la edad dental con radiografía panorámica mediante inteligencia artificial en población Colombiana (2024)
La facultad de odontología de la Universidad El Bosque se encuentra en la búsqueda de dar respuesta a la pregunta ¿Es posible determinar la edad dental mediante el análisis de radiografías panorámicas utilizando inteligencia artificial con redes neuronales convolucionales? Por esta razón desde el programa de ingeniería de sistemas de la Universidad El Bosque se busca apoyar a este proceso a través del desarrollo de un sistema de información. La edad dental es una medida biológica que permite identificar el desarrollo que ha tenido a lo largo de la vida un individuo, esta misma se basa en evaluar los cambios del organismo con base en muestras y observaciones de imágenes que representan la estructura ósea (maxilares, mandíbula y dientes) y en su defecto ayudar a realizar una clasificación general del crecimiento del individuo. En primer lugar, se lleva cabo un trabajo de levantamiento de requerimientos para entender la problemática y las necesidades de la facultad de odontología. Para poder abordar esta cuestión, se realiza una observación directa de la forma en que se trabaja y se realiza el cálculo de la edad. Lo que permite diseñar el sistema de manera adecuada. En segundo lugar, se destacan varias actividades para el desarrollo de este proyecto como lo son la creación de un sistema de información, el proceso de análisis de inteligencia artificial y redes convolucionales, la implementación de algunas secciones de estándares de calidad de software cómo la norma 29110 y el marco de trabajo Kanban; entre otras. Este proyecto se encuentra dividido en dos fases, la primera es la investigación del desarrollo del modelo de CNN para el cálculo de los estadios de la edad dental de los individuos mediante las muestras obtenidas de las panorámicas correspondientes a los molares inferiores de cada paciente y en segundo lugar la integración de todas las tecnologías en un mismo sistema de información que permita apoyar con la resolución de dicha incógnita. Como conclusiones del trabajo que se realiza se puede evidenciar que con los insumos necesarios, si es posible determinar la edad dental de un paciente, además, se destacan las configuraciones óptimas para el entrenamiento del modelo de CNN, el procesamiento de imágenes y la unión/uso de múltiples tecnologías que ayudan en todo este proceso; además de destacar que es necesario contar con un gran número de muestras para potenciar los resultados que se obtiene en los entrenamientos de los modelos.