SANTIAGO DE COMPOSTELA, 24 Mar. (EUROPA PRESS) –

La investigación desarrollada por Nicolás Vila en el Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes de la USC (CiTIUS) ha demostrado la eficacia de una serie de sistemas de Inteligencia Artificial basados en técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) para predecir la edad y el sexo a partir de una radiografía dental panorámica "de manera automática, rápida, fiable y explicable".

La experimentación también validó la idoneidad de estas estructuras esqueléticas individuales -mandíbula y dentición- en el proceso de cálculo.

"Lo primero fue a desarrollar una metodología para estimar la edad y el sexo a partir de la radiografía completa, un paso preliminar que nos permitió conseguir una precisión superior a la de los métodos existentes", explica Nicolás Vila. "Empleamos métodos basados en mapas de calor para determinar las regiones de la radiografía más relevantes cuando tratamos de estimar la edad", ha agregado.

"De este modo, confirmamos el conocimiento adquirido en los estudios clínicos previos, que afirmaban que la región dental es la que más influye en la predicción final", ha destacado también el investigador.

El trabajo, dirigido por las científicas María José Carreira e Inmaculada Tomás, contó también con la colaboración de las odontólogas Paulina Varas y Ángela Aneiros.

Papel crucial en procesos legales

Determinar el sexo y estimar la edad cronológica de una persona, es decir, calcular en años, meses y días el tiempo transcurrido desde su nacimiento hasta el momento actual de su vida, son tareas fundamentales en una amplia gama de disciplinas científicas.

La más conocida es la identificación de restos humanos, a pesar de que su uso juega también un papel crucial en otros muchos ámbitos, como la validación de partidas de nacimiento en casos de adopción, o la determinación de la mayoría de edad de personas indocumentadas inmersas en procesos legales.