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    Artificial intelligence in dental diagnosis

    Author/s: Lin, Yang-Ya
    Advisor/s: Gómez Prieto, Eva
    Keyword/s: Odontología; Inteligencia Artificial; Estimación De Edad; Ortopantomografía; Odontopediatría
    Degree: Grado en Odontología
    Date of defense: 2025-06
    Type of content: TFG
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/12875
    Abstract:
    Introducción: Con la reciente popularidad de la inteligencia artificial, los investigadores de la odontología han comenzado a entrenar y estudiar numerosos tipos de modelos de inteligencia artificial con el objetivo de proponer herramientas para ayudar a la decisión clínica o como herramienta de estimación de la edad. Para este propósito, a inteligencia artificial podría entrenarse con el método tradicional o sin intervención humana, los métodos tradicionales de Demirjian y Willems son opciones populares para la estimación de la edad, el resultado es confuso respecto de si los métodos son universalmente aplicables, el propósito de esta investigación documental fue explorar el estado actual del entrenamiento de la inteligencia artificial con respecto a la estimación de la edad; Objetivo: Evaluar la exactitud de la estimación de la edad basada en inteligencia artificial en pacientes pediátricos comparando la edad predicha por inteligencia artificial obtenida a partir de la ortopantomografía con su edad cronológica; Material y métodos: Se utilizó la base de datos PubMed para recopilar estudios relacionados con la estimación de edad basada en inteligencia artificial utilizando ortopantomografía en pacientes pediátricos (edad ≤18 años) publicados en los últimos cinco años (2019-2025); Resultados: Un total de doce estudios cumplieron los criterios y se incluyeron en esta investigación documental con una precisión que va del 72,33% al 100% o un error absoluto medio que va de 0,28 a 1,659 años; Conclusiones: La inteligencia artificial tuvo un buen desempeño en general en la estimación de la edad entre pacientes pediátricos utilizando ortopantomografía.
    Export: Exportar a MendeleyExportar a RefWorksExportar a EndNoteExportar a RISExportar a BibTeX
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    Name: TFG_125_Yang-Ya_Lin.pdf
    Size: 419.0Kb
    Format: PDF
    Type of content: TFG

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