%0 Thesis
%A Katechia, Arti Narendra
%8 2025-06
%U https://hdl.handle.net/20.500.12880/12868
%X Introducción: Se estima que 3.500 billones de personas padecen enfermedades orales, lo que representa una preocupación creciente. Los métodos diagnósticos tradicionales en odontología requieren mucho tiempo, y son subjetivos. Esto resalta la necesidad de integrar la inteligencia artificial (IA) para proporcionar un diagnóstico temprano y preciso que, como consecuencia, mejora los resultados del tratamiento; Objetivos: realizar una revisión sistemática para analizar
la eficacia de diagnósticos basados en IA para diferentes enfermedades orales en comparación con los métodos diagnósticos tradicionales; Metodología: Se realiza una búsqueda en las bases de datos PubMed e IEEE Xplore utilizando términos clave y operadores booleanos. Tras un proceso de selección, se eligieron 25 estudios basados en criterios de inclusión y exclusión; Resultados: Los estudios mostraron que el diagnóstico con IA se realiza con algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales. En enfermedades como la caries dental, periodontitis, enfermedades temporomandibulares y pérdida dental la precisión diagnostica con IA fue superior a la de métodos tradicionales. La IA ayuda a reducir el tiempo necesario para el diagnostico, mejora la planificación del tratamiento y los resultados para los pacientes; Conclusiones: El diagnóstico basado en IA es más eficaz que los métodos convencionales, lo que resulta en mejores resultados de tratamiento. El uso de IA puede integrarse con la opinión del profesional para mejorar aún más el diagnóstico. Aunque la IA presenta limitaciones, representa un gran potencial para mejorar el diagnóstico y tratamiento
en odontología.
%T Artificial Intelligence in the diagnosis and treatment of oral diseases
%K Dentistry
%K Artificial Intelligence
%K Diagnosis
%K Oral Diseases
%K Deep Learning
%~ END