Cada vez son más las clínicas dentales donde, al tomar una radiografía o una fotografía intraoral, una inteligencia artificial (IA) la revisa primero y deja una marca en los lugares que parecen tener caries. El sistema funciona así: un programa entrenado previamente con miles o decenas de miles de fotografías de dientes busca patrones similares en la imagen recién tomada. Es posible que ya haya visto, sobre la foto de su propio chequeo, un recuadro rojo con la indicación «sospecha de caries aquí».
Una revisión reciente que reunió estudios de varios países reveló cuán confiables son en realidad estos programas. En resumen: así como aciertan en muchos casos, también se equivocan en otros, de modo que por ahora no pueden reemplazar la confirmación final del dentista.
De cada 100 caries, ¿cuántas detecta la IA?
Los resultados variaron bastante de un estudio a otro. Al comparar varios estudios, cuando se le mostraron a la IA 100 dientes con caries reales, algunos programas detectaron hasta 94, mientras que otros detectaron apenas 76. Es decir, según el programa, se pasan por alto entre 6 y 24 caries. Por el contrario, de 100 dientes sanos sin caries, entre 9 y 15 fueron marcados erróneamente como si tuvieran caries. En el análisis centrado solo en las caries que aparecen entre dientes (superficies proximales), el rendimiento fue algo mejor: se detectaron 94 de cada 100 y los errores de marcado bajaron a alrededor de 9. Sin embargo, según explican los investigadores, estas cifras provienen de condiciones experimentales con imágenes ya seleccionadas, por lo que aún hay que comprobar si se repiten igual en una consulta real con pacientes muy diversos.
Que aparezca marcado como «caries» no significa que la probabilidad llegue ni a la mitad
El dato que merece más atención es la probabilidad de que una zona marcada por la IA como caries lo sea de verdad. En el análisis sobre caries proximales, esta probabilidad varió muchísimo entre estudios, del 15 % al 87 %. Esto significa que, en algunos casos, de 100 zonas marcadas solo 15 eran caries reales y las otras 85 eran falsas alarmas. En cambio, la probabilidad de que una zona que la IA consideró sana lo fuera en realidad se mantuvo mucho más estable, entre el 79 % y el 100 %. Por eso, el mismo análisis concluyó que la IA es confiable para descartar zonas sin caries, pero que las zonas marcadas como caries necesitan que el dentista las vuelva a revisar para evitar desgastes o tratamientos innecesarios. Es decir, entre que «la IA diga que es caries» y que «sea caries», todavía hace falta una mirada más del dentista.
Los resultados difieren según se use fotografía o radiografía
Tampoco hay una única forma de buscar caries. Los programas entrenados con fotografías tomadas directamente dentro de la boca (cámara intraoral) fueron mejores para no pasar por alto caries, mientras que los entrenados con radiografías se equivocaron menos al marcar zonas sanas. Usar técnicas de imagen parecidas a la tomografía computarizada (TC) redujo aún más las caries no detectadas, pero eso también implica más radiación y más costo, algo que hay que tener en cuenta. Como el tipo de imagen usada cambia la naturaleza del resultado, un mismo veredicto de «sin caries» no pesa igual si proviene de una cámara intraoral o de una radiografía.
Por ahora, no reemplaza al dentista
Los investigadores que reunieron y analizaron estos estudios señalaron una limitación: la mayoría de los trabajos publicados hasta ahora se basan en imágenes ya tomadas y analizadas después, y son pocos los que se validaron previamente dentro del flujo real de una consulta. Su conclusión es que, aunque la IA muestre una alta precisión en condiciones experimentales, por ahora debe usarse solo como herramienta de apoyo para el dentista y no se recomienda para emitir un diagnóstico por sí sola. Tampoco ha sido fácil encontrar, hasta el momento, estudios que confirmen por separado si funciona igual de bien en personas de distinta edad, distinto estado dental o distinto color de dientes. Los estudios que comparan directamente los resultados clínicos reales todavía son escasos, pero en uno de ellos el equipo que contó con ayuda de la IA detectó más caries, aunque también recomendó con más frecuencia tratamientos de desgaste o empaste, y al final no hubo grandes diferencias con el equipo sin IA en cuanto al costo del tratamiento o el tiempo que se conservaron los dientes. Esto sugiere que detectar más casos y beneficiar realmente al paciente pueden ser cosas distintas.
Por eso, si en la consulta le informan un resultado de lectura de la IA, conviene preguntar si se trata de la opinión final ya confirmada por el dentista o solo de la marca inicial hecha por la IA. En particular, si le recomiendan directamente un tratamiento de desgaste o empaste sobre una zona marcada como caries, también puede preguntar si se confirmó con un examen visual u otra prueba adicional. Por el contrario, no es necesario espaciar los controles periódicos solo porque la IA haya marcado «sin caries», ya que la ausencia de marca no significa que se hayan detectado todas las lesiones en etapa inicial.