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Evaluación de la fiabilidad del programa basado en Inteligencia Artificial Denti.Ai para la identificación de estructuras y tratamientos dentarios presentes en radiografías panorámicas.

dc.contributor.advisorPradíes Ramiro, Guillermo Jesús
dc.contributor.authorBonfanti Gris, Mónica
dc.date.accessioned2023-06-17T10:18:46Z
dc.date.available2023-06-17T10:18:46Z
dc.date.defense2021
dc.date.issued2021
dc.descriptionTrabajo de Fin de Máster en Ciencias Odontológicas, Facultad de Odontología UCM, Departamento de Odontología Conservadora y Prótesis, Curso 2020/2021es
dc.description.abstractIntroducción La implantación de protocolos digitales, incluidos herramientas de Inteligencia artificial en el ámbito odontológico ha supuesto una completa revolución en la rutina diaria de los clínicos dedicados a la profesión. Actualmente, el uso de softwares que complementan el diagnóstico clínico realizado por el profesional están siendo cada vez más desarrollados e implementados en la rutina diaria. Objetivo Evaluar la capacidad de diagnostico del programa basado en inteligencia artificial “Denti.Ai” en relación a las estructuras y tratamientos dentarios presentes en ortopantomografías (OPGs). Material y Método Un total de 300 radiografías panorámicas (OPG) de pacientes adultos fueron aleatoriamente seleccionadas y utilizadas para la consecución de este estudio. Las imágenes fueron analizadas manualmente por dos operadores con experiencia en radiodiagnóstico, indicando y clasificando las piezas dentarias (Nomenclatura FDI) y tratamientos presentes en ellas (obturaciones metálicas, RM; obturaciones plásticas, RP; Tratamiento de Conductos, TC; Coronas, C; Implantes, IOI). En el caso de discrepancia en el diagnóstico un 3 evaluador tomó parte en la decisión final. Posteriormente las imágenes fueron cargadas y analizadas por el software Denti.Ai. Los resultados fueron registrados y analizados mediante la realización de un estudio estadístico basado en la utilización de estadística descriptiva, realización de pruebas diagnósticas: sensibilidad (S), especificidad (E), valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) del programa Denti.Ai, y su posterior representación en Curvas de Roc; y pruebas de concordancia. Resultados El programa Denti.Ai es capaz de identificar correctamente las estructuras dentarias en el 69.3% de los casos, obteniendo errores de diversas categorías en 30.7% restante. Su precisión diagnóstica para la detección de tratamientos dentarios es de 41.11% para restauraciones plásticas, 85.48% para restauraciones metálicas, 91.9% para tratamientos de conductos, 89.53% para coronas y 100% para implantes osteointegrados. La concordancia obtenida entre el Gold Standard y el programa fue siempre superior al 0.90. Conclusiones Denti.Ai puede considerarse un software cuyas tareas permiten dar soporte y asistencia al profesional odontólogo en procesos de diagnóstico, prevención y pronóstico dentarios. Mayor número de estudios implicados en la capacidad diagnóstica del programa deberían ser desarrollados con el fin de mejorar el desempeño del mismo.es
dc.description.departmentDepto. de Odontología Conservadora y Prótesis
dc.description.facultyFac. de Odontología
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/70512
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/9252
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Ciencias Odontológicas
dc.page.total57
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu004.42
dc.subject.cdu616.314-084
dc.subject.keywordInteligencia Artificial
dc.subject.keywordDiagnóstico asistido
dc.subject.keywordRedes Neuronales Convolucionales
dc.subject.keywordRadiografía Panorámica
dc.subject.keywordDenti.Ai.
dc.subject.ucmSoftware
dc.subject.ucmOdontología preventiva
dc.subject.unesco3304.16 Diseño Lógico
dc.subject.unesco3213.13 Ortodoncia-Estomatología
dc.titleEvaluación de la fiabilidad del programa basado en Inteligencia Artificial Denti.Ai para la identificación de estructuras y tratamientos dentarios presentes en radiografías panorámicas.es
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication1f9c3f08-3382-454f-8c0e-b5de6a5d271b
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