APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA PREDICCIÓN DE LA PÉRDIDA DE DIENTES: UNA REVISIÓN INTEGRADORA DE LA LITERATURA

La pérdida de dientes es un importante problema de salud pública a escala mundial, con importantes impactos negativos en la calidad de vida. Además de las repercusiones locales, incluidas las limitaciones funcionales, los impedimentos estéticos, los cambios sociales y los efectos psicológicos, se ha asociado con afecciones sistémicas como la hipertensión y la diabetes. En el escenario contemporáneo, la Inteligencia Artificial (IA) surge como una herramienta innovadora para predecir los resultados clínicos, contribuyendo a la formulación de estrategias preventivas. El presente estudio tiene como objetivo revisar y comparar modelos predictivos de riesgo de pérdida dental, analizando diferentes enfoques metodológicos y sus perspectivas de aplicación clínica. La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos PubMed y SciELO, incluyendo publicaciones en inglés y portugués, sin restricción de tiempo. De los 48 artículos identificados inicialmente, 10 cumplieron con los criterios de inclusión. Las investigaciones seleccionadas incluyeron cohortes retrospectivas y prospectivas, estudios transversales y revisiones sistemáticas, utilizando algoritmos como regresión logística, Random Forest, redes neuronales artificiales y modelos de conjunto. Las métricas de rendimiento informadas con mayor frecuencia incluyeron precisión, sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva ROC (AUC). Sin embargo, las limitaciones metodológicas, como la falta de validación externa, el riesgo de sesgo, el sobreajuste y la falta de estandarización, aún restringen la aplicabilidad clínica inmediata de estos modelos