Una nueva investigación dirigida por investigadores de la Facultad de Medicina Dental de Harvard sugiere que las herramientas de aprendizaje automático pueden ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de pérdida de dientes y derivarlas para una evaluación dental adicional en un esfuerzo por garantizar intervenciones tempranas para evitar o retrasar la afección.
El estudio comparó cinco algoritmos que utilizan una combinación diferente de variables para detectar el riesgo. Los resultados mostraron que aquellos que tenían en cuenta las características médicas y las variables socioeconómicas, como la etnia, la educación, la artritis y la diabetes, superaron a los algoritmos que se basaban únicamente en indicadores clínicos dentales.
El enfoque podría usarse para evaluar a las personas a nivel mundial y en una variedad de entornos de atención médica, incluso por profesionales no odontológicos.
Cinco algoritmos
En el estudio, los investigadores utilizaron datos que incluían a casi 12 000 adultos de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición para diseñar y probar cinco algoritmos de aprendizaje automático y evaluar qué tan bien predijeron la pérdida de dientes completa e incremental entre adultos en función de factores socioeconómicos, de salud y características médicas. En particular, los algoritmos se diseñaron para evaluar el riesgo sin un examen dental. Sin embargo, cualquier persona que se considere en alto riesgo de pérdida de dientes, aún tendría que someterse a un examen real.
Los resultados del análisis apuntan a la importancia de los factores socioeconómicos que dan forma al riesgo más allá de los indicadores clínicos tradicionales.
Nuestros hallazgos sugieren que los modelos de algoritmos de aprendizaje automático que incorporan características socioeconómicas fueron mejores para predecir la pérdida de dientes que los que se basan únicamente en indicadores dentales clínicos de rutina. Este trabajo destaca la importancia de los determinantes sociales de la salud. Conocer el nivel de educación, el estado laboral y los ingresos del paciente es tan relevante para predecir la pérdida de dientes como evaluar su estado clínico dental.
De hecho, se sabe desde hace mucho tiempo que las poblaciones de bajos ingresos y marginadas experimentan una parte desproporcionada de la carga de la pérdida de dientes, probablemente debido a la falta de acceso regular a la atención dental, entre otras razones.