Percepción de la usabilidad de un análisis cefalométrico basado en inteligencia artificial de estudiantes de pregrado de Odontología de la Universidad Cooperativa de Colombia sede Medellín, Envigado.

Introducción: La cefalometría fue introducida como método para estudiar los patrones de crecimiento cráneo facial, valorar las relaciones dentofaciales y evaluar los cambios durante el tratamiento ortodóntico, la cefalometría manual es una técnica donde se hace un trazado de puntos anatómicos y de mediciones cefalométricos en una hoja de papel calcable. Se ha incorporado en la actualidad el desarrollo de herramientas digitales, estas técnicas permiten una identificación de las estructuras anatómicas más rápida y precisa, para facilitar también la ubicación y el análisis de las radiografías. Objetivo: Comparar la usabilidad y confiabilidad de un método de análisis cefalométrico basado en herramientas digitales (semiautomático y automático) respecto a la técnica convencional o manual en los estudiantes de pregrado de la Facultad de Odontología de la Universidad Cooperativa de Colombia sede Envigado; teniendo en cuenta las ventajas respecto a: Los tiempos de ubicación de puntos anatómicos, trazado, análisis de planos y ángulo. Metodología: Se desarrolló con un estudio cuantitativo de tipo descriptivo transversal y analítico, donde se usa la comparación de una (1) radiografía cefálica lateral utilizando el método de McNamara en los tres tipos de análisis (Manual, semiautomático y automático) la cual fue realizada por 30 estudiantes que se encontraban en los semestres entre octavo, noveno y décimo del pregrado de la Facultad de Odontología de la Universidad Cooperativa de Colombia sede Envigado. A cada estudiante se le pidió realizar dos trazados para cada método, en dos tiempos diferentes para cada uno. Resultados: Para el método semiautomatizado se encontraron concordancias nulas o insignificantes (CCI < 0,100) para las medidas lineales: longitud efectiva maxilar y mandibular, distancia incisivo superior a punto A, Altura facial inferior y faringe inferior; en el automatizado solamente para las medidas: Vertical de McNamara, Diferencia maxilo mandibular y Longitud efectiva mandibular, se observó un grado de concordancia leve (CCI= 0,105 -0,236). El criterio de usabilidad encontró diferencia significativa solamente entre los métodos digitales, siendo la puntuación del automatizado significativamente mayor (Vp= 0,0027). Con relación al tiempo las diferencias también fueron significativas, con menores tiempos requeridos para la aplicación del Webceph (Vp < 0,05). Conclusión: Los softwares automatizados basados en aprendizaje, aunque se acercan, no presentan una opción 100% confiable al momento de identificación de puntos de referencia, mientras la tecnología avanza más en términos de desarrollo y precisión, es necesario realizar ajustes manuales acompañados de un buen criterio, para disminuir las implicaciones clínicas de las diferencias en la ubicación de puntos.

• Autores: Gallego Quintero, Dayana; Gamarra Gonzalez, Natalia Andrea; Giraldo Muñoz, Valentina; González Londoño, Sara; Mendoza Henao, Agustín; Peláez Vargas, Alejandro
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Cooperativa de Colombia
• Repositorio: Repositorio UCC
• OAI Identifier: oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/51378
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12494/51378
• Palabra clave: Percepción; Usabilidad; Cefalometría; Inteligencia artificial; Cofiabilidad; Perception; Usability; Cephalometry; artificial intelligence
• Rights: openAccess
• License: Atribución – No comercial – Sin Derivar