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.advisor | Pradíes Ramiro, Guillermo Jesús | |
dc.contributor.author | Bonfanti Gris, Mónica | |
dc.date.accessioned | 2023-06-17T10:18:46Z | |
dc.date.available | 2023-06-17T10:18:46Z | |
dc.date.defense | 2021 | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description | Trabajo de Fin de Máster en Ciencias Odontológicas, Facultad de Odontología UCM, Departamento de Odontología Conservadora y Prótesis, Curso 2020/2021 | es |
dc.description.abstract | Introducción 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.department | Depto. de Odontología Conservadora y Prótesis | |
dc.description.faculty | Fac. de Odontología | |
dc.description.refereed | TRUE | |
dc.description.status | unpub | |
dc.eprint.id | https://eprints.ucm.es/id/eprint/70512 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/9252 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.master.title | Máster en Ciencias Odontológicas | |
dc.page.total | 57 | |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.subject.cdu | 004.42 | |
dc.subject.cdu | 616.314-084 | |
dc.subject.keyword | Inteligencia Artificial | |
dc.subject.keyword | Diagnóstico asistido | |
dc.subject.keyword | Redes Neuronales Convolucionales | |
dc.subject.keyword | Radiografía Panorámica | |
dc.subject.keyword | Denti.Ai. | |
dc.subject.ucm | Software | |
dc.subject.ucm | Odontología preventiva | |
dc.subject.unesco | 3304.16 Diseño Lógico | |
dc.subject.unesco | 3213.13 Ortodoncia-Estomatología | |
dc.title | Evaluación 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.type | master thesis | |
dspace.entity.type | Publication | |
relation.isAdvisorOfPublication | 1f9c3f08-3382-454f-8c0e-b5de6a5d271b | |
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 1f9c3f08-3382-454f-8c0e-b5de6a5d271b |
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