Inteligencia artificial en la mejora del diagnóstico y tratamiento en Ortodoncia: avances, desafíos y perspectivas. Revisión de la literatura

Abstract

El objetivo del estudio fue analizar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y tratamiento en ortodoncia, evaluando sus avances, beneficios y desafíos mediante una revisión de la literatura científica reciente. Se realizó una revisión bibliográfica en bases de datos como PubMed, Scopus, Science Direct y Google Académico, utilizando palabras clave en español e inglés junto con operadores booleanos. Se incluyeron 42 artículos publicados entre 2020 y 2025 que abordaron el uso de IA en ortodoncia, priorizando estudios con relevancia científica y metodológica. La implementación de IA en ortodoncia ha optimizado el diagnóstico y la planificación del tratamiento a través de técnicas como redes neuronales convolucionales (CNN), aprendizaje automático (ML) y modelos de predicción basados en big data. Estas herramientas han demostrado alta precisión en la detección de puntos anatómicos cefalométricos, análisis de crecimiento y predicción de resultados de tratamientos ortodóncicos y ortognáticos. Además, la IA ha mejorado la toma de decisiones clínicas, reduciendo el tiempo de diagnóstico y aumentando la eficiencia en el tratamiento. La IA ha mostrado un alto potencial en la mejora del diagnóstico y tratamiento en ortodoncia, logrando precisión comparable a la de expertos humanos en la identificación de estructuras anatómicas y planificación de tratamientos. No obstante, su aplicación enfrenta barreras como la falta de estandarización, preocupaciones éticas sobre la privacidad de datos y la necesidad de validaciones clínicas más amplias. A medida que se superen estos desafíos, la IA se consolidará como una herramienta clave en la práctica ortodoncia.