Sin necesidad de abrir la boca, con el uso de un recién diseñado software enfocado a la detección de caries para que una persona conozca su predisposición a desarrollar caries dental. Esta alternativa es útil para reducir el tiempo de atención, así como los recursos económicos y humanos que tradicionalmente requiere el personal del área de la salud bucal para realizar esta actividad.
Los beneficios de este software son acentuados cuando se trata de población en situaciones de pobreza extrema, ubicados en comunidades alejadas y con carencia de servicios odontológicos, circunstancias que los hacen más vulnerables a esta enfermedad.
Para un diagnóstico bucal clínico que evalúe en 100 personas la presencia de caries, se requieren recursos humanos y materiales. Por ello, la Unidad Académica de Odontología de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), del estado de Zacatecas en el noroeste nacional, ahora podrá hacer dicha tarea de forma más eficiente y únicamente con contestar un cuestionario de 10 a 13 preguntas en un sistema de software se podrán realizar los diagnósticos.
Este proyecto, cuyo enfoque principal es la atención a la población infantil, es desarrollado por la médico cirujano dentista Nubia Maricela Chávez Lamas, quien es docente investigadora y coordinadora de una de las 18 clínicas de la Unidad Académica de Odontología, en colaboración con el doctor Carlos Eric Galván Tejada, docente investigador de la Unidad Académica de Ingeniería de Software, y la alumna de la maestría en ciencias de la ingeniería, Laura Alejandra Zanella Calzada.
Dijo que “a pesar de que la caries dental es una enfermedad de alta prevalencia en nuestra sociedad, es poco común encontrar proyectos de bioinformática enfocados en resolver este problema, ya que la mayoría se orienta a estudios de padecimientos de tipo no infeccioso como lo es el cáncer”.
Sin embargo, añadió, que es importante atender también la caries, ya que esta, además de afectar los tejidos propios del diente, se asocia con otras enfermedades como las nutricionales y sistémicas, principalmente, que finalmente podrían complicar el estado de salud general de las personas. Por esta razón, este estudio ha llamado la atención de varios especialistas, tanto de software como de ciencias de la salud”, especificó Carlos Galván.
Los investigadores detallaron que este software funciona mediante una técnica llamada machine learning, en donde el desarrollador indica al sistema que ejecute determinadas acciones de acuerdo con lo que suceda en el ambiente, sin necesidad de manipularlo constantemente.
Aunado a que para identificar la predisposición de los niños o de la población en general, este modelo mide dos determinantes de salud, que son los socioeconómicos y los nutricionales.
“Tenemos un conjunto de datos y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), en donde utilizamos una red neuronal de aprendizaje profundo (deep learning). Lo que hacemos es alimentar esta red neuronal profunda con diferentes características para que, finalmente, al recibir la información, el sistema analice los dos tipos de determinantes de salud e indique si lo más probable es que la persona tenga o no caries”, expuso el doctor Galván.
Explicó que esta red es conocida como modelo de caja negra, ya que cuenta con una entrada de datos, un proceso oculto basado en la red neuronal profunda y una salida de información. Aclaró que aunque el trabajo más complicado ya ha sido concluido, pues esta red ya es funcional para expertos en computación, para que los dentistas la utilicen en campo, el desarrollador necesita transformarla en aplicación y este último ajuste es ejecutable en pocos días.
“A nivel de estudios, lo que hicimos fue analizar los determinantes sociodemográficos y nutricionales; en los primeros, corresponden datos como el número de personas de la familia, el ingreso familiar, tipo de empleo, características propias de la vivienda, tipo de agua de consumo, cuántos menores de cinco años viven en la misma casa, entre otros; mientras los segundos determinantes, también muy importantes, tratan sobre los hábitos alimenticios y la ingesta de carbohidratos, que la mayoría de los niños es lo que consume. Este es un dato tan importante como las condiciones en que las familias viven, pues estas localidades suelen ser económicamente desfavorecidas y la mayoría de sus habitantes tiene dificultades para cubrir una alimentación adecuada”, agregó la doctora Nubia Chávez.
Expresó que con la aplicación de estos cuestionarios, los odontólogos pueden simplificar estudios en poblaciones enteras e identificar grupos de riesgo que tengan mayor predisposición; de esta manera ya no requerirán realizar un diagnóstico clínico a cada integrante de la población para conocer su estado de salud bucal.
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