Descripcion

Este proyecto se enmarca en el campo de la informática médica y aplica técnicas de inteligencia artificial, particularmente redes neuronales convolucionales, para el análisis automático de radiografías panorámicas dentales. Busca abordar los desafíos que plantea esta modalidad de imagen, como la distorsión geométrica, la superposición de estructuras y la variabilidad en la presentación de las caries. A través del entrenamiento y validación de modelos de Deep Learning sobre un conjunto de datos anonimizados, se pretende detectar y clasificar caries dentales en distintos estadios, según su severidad y urgencia de tratamiento clínico. Con una prevalencia que afecta a más del 80% de la población infantil y adulta, la caries dental constituye un problema sanitario frecuente. Además, la salud bucodental se encuentra estrechamente vinculada con enfermedades sistémicas, como la diabetes, las afecciones cardiovasculares y las complicaciones durante el embarazo, entre otras. Por ello, contar con herramientas que permitan su detección temprana y estandarizada representa un aporte significativo en términos de salud preventiva.Este tipo de solución permitiría optimizar recursos clínicos, reducir la carga diagnóstica sobre los profesionales y facilitar el acceso remoto a diagnósticos odontológicos de calidad de manera rápida y eficiente, tanto en zonas rurales o ciudaddes con alta demanda y escasez de especialistas. El proyecto se alinea con los objetivos estratégicos de la provincia del Chubut al promover la transformación digital en el sistema de salud mediante el desarrollo de herramientas basadas en inteligencia artificial, orientadas a mejorar la precisión y eficiencia del diagnóstico odontológico. Esta iniciativa responde a los lineamientos establecidos en la Agenda Territorial Chubut 2023, que impulsa la incorporación de tecnologías emergentes para garantizar un acceso más equitativo y oportuno a servicios sanitarios de alta calidad, especialmente en zonas con cobertura limitada. Al mismo tiempo, fortalece capacidades locales en el campo de la informática médica, fomenta la generación de conocimiento aplicado y contribuye a la consolidación de un ecosistema de innovación vinculado a la salud pública, la educación superior y la economía del conocimiento, entendida como motor de desarrollo productivo basado en saberes intensivos y capital humano calificado.