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Inteligencia artificial, usos y debates en odontología

27/09/2023

Esta herramienta propone beneficios, riesgos y desafíos que el colega debe afrontar. Según la FDI su uso se da en cuatro áreas principales: atención individual del paciente; salud comunitaria y pública; planificación y monitoreo de la fuerza laboral; investigación

La Real Academia Española eligió a inteligencia artificial como la palabra de 2022. Esto se debe a su importancia y presencia en los medios de comunicación. Inteligencia artificial (IA) es un término que se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje y el procesamiento del lenguaje. En los últimos años, ha cobrado una gran relevancia en diversos ámbitos, como la tecnología, la ciencia y la industria, y ha generado un amplio debate sobre sus posibles implicaciones y consecuencias.
La IA se puede subdividir en fuerte, que pretende imitar a la inteligencia humana con su capacidad universal de resolver problemas y en IA débil, que busca usar mecanismos lógicos para resolver tareas intelectuales específicas.

IA en odontología
En odontología, según explica el colega colombiano Enrique Jadad -que visitará nuestro país y será parte de las 41 Jornadas Internacionales de la AOA- en un artículo publicado el 23 de marzo de este año en Dental Tribune, los sistemas basados en IA tienen una gran influencia en los diferentes campos de la odontología digital actual. Da ejemplo de algunos de ellos:
Diagnóstico asistido por ordenador. Puede ayudar a detectar problemas dentales de forma más rápida y precisa. Los algoritmos de IA son capaces de analizar imágenes radiográficas y detectar patrones difíciles de detectar a simple vista.
Planificación personalizada del tratamiento. Los modelos 3D creados por los escáneres intraorales de la boca del paciente pueden ser analizados por los algoritmos de IA, lo que permite crear este tipo de planes de tratamiento. También es importante para prever el resultado de un tratamiento simulado y hacer ajustes antes de comenzar el tratamiento real.
Diseño de prótesis. Ayudan a diseñar prótesis dentales personalizadas basadas en modelos 3D creados a partir de las imágenes captadas por los escáneres intraorales.
Control del tratamiento. Analizar imágenes y datos del paciente con sistemas de IA permite determinar si el tratamiento está funcionando, lo cual ayuda a hacer ajustes.
Detección de problemas dentales. Un análisis de los modelos 3D creados a partir de un escaneado intraoral sirve para detectar problemas dentales que pueden haber pasado desapercibidos durante el examen visual.

Un ejemplo concreto
La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) aprobó en junio de este año el uso de un algoritmo que ayuda a encontrar más caries y problemas en las encías, según explican sus creadores.
El sistema de IA denominado VideaAI, disponible en EE.UU., analiza las imágenes de rayos X con un algoritmo que fue entrenado con millones de datos. Según la empresa que desarrolló este sistema, la IA ha revisado más de cincuenta veces la cantidad de radiografías que un odontólogo humano verá en toda su vida. Con tal conocimiento, el sistema puede detectar más eficientemente las afecciones y en base a sus hallazgos ofrece recomendaciones para el tratamiento.
Los creadores de VidealAl (una empresa con sede en Boston) sostienen que los odontólogos seguirán siendo una parte fundamental de la ecuación en el diagnóstico de enfermedades, ya que tienen el contexto de años de experiencia, historias de pacientes y exámenes. Afirman que la atención será una combinación de inteligencia artificial y el uso de la experiencia humana.

La opinión de la FDI
La Federación Dental Internacional en la última edición de su Libro blanco se refiere a los beneficios, riesgos y desafíos que propone la IA y describe su uso en cuatro áreas principales: atención individual del paciente, salud comunitaria y pública, planificación y monitoreo de la fuerza laboral e investigación. El trabajo considera la necesidad de equilibrar la protección de datos y la accesibilidad, y de revisar los enfoques convencionales de revisión por pares al tratar con la IA y la investigación en análisis de datos complejos. Hace un llamado a la acción para que la comunidad odontológica se involucre en actividades amplias en torno a la normalización de la IA. El artículo puede leerse en https://www.fdiworlddental.org/artificial-intelligence-dentistry-white-paper

La dimensión ética
En un artículo publicado en la Revista de la Facultad de Odontología de la Universidad Nacional de Cuyo publicado en marzo 2023, titulado Inteligencia Artificial en Odontología: ¿reconfigurando?, sus autores Sergio Sáenz y Sonia Domingo se refieren a las encrucijadas en cuanto a la verdad y la ética en la elaboración de diagnósticos y el rol del odontólogo/a que genera la IA. “Nos referimos a tres planos de desarrollo de la IA en la gestión de salud:
a. la novedad de instrumentos digitales que le confieren a las Ciencias de la Salud el carácter de una práctica generadora de datos y su posterior sistematización, lo que conduce a la optimización del diagnóstico,
b. un giro en el rol protagónico de la construcción y comunicación de saberes: se puede obviar la presencia del profesional a cambio de una intervención clínica exenta de la subjetividad del profesional, a favor del ideal de una práctica objetiva. Aparece el riesgo de desligar funciones a organizaciones y centros de investigación vinculados a intereses económicos, que se presentan en el mercado como los ejecutores del ideal de una verdad algorítmica.
c. Aparecen nuevos actores en el campo de las prescripciones de orden farmacológico y terapéutico, con estrategias que tienden a dejar de lado el rol del profesional en la cadena de los procesos de salud. En el vínculo con el paciente se instala un nuevo régimen de verticalidad, que disminuye el alcance del principio de autonomía, tanto en el paciente como en el profesional: hay una verdad objetiva que subyace en las prescripciones, formateada en el sesgo de la experticia de máquinas que simulan el razonamiento humano. La posibilidad de contar con prestaciones basadas en la sistematización de datos sin intervención humana, les confiere a los diagnósticos el ideal de una perfección en el reconocimiento de patologías y su tratamiento”.