Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
TITULO DEL PROYECTO: Inteligencia artificial en el diagnóstico de patología tumoral de la cavidad oral. Autor/a: Marina Arce Ramos Tutor/a Académico/a: Javier Flores Fraie Colaboradores: Klockner
CURSO 2025-2026
1. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROYECTO ORAL IA es un prototipo tecnológico basado en inteligencia artificial diseñado para contribuir a la detección precoz de lesiones orales potencialmente sospechosas mediante el análisis de imágenes intraorales. El sistema utiliza un modelo de deep learning basado en MobileNetV2 mediante transfer learning, integrado en una aplicación web sencilla que permite cargar una fotografía y obtener una clasificación orientativa en pocos segundos. Se plantea como una herramienta complementaria de apoyo al profesional, sin sustituir el diagnóstico ni el criterio clínico.
2.
OBJETIVOS
El objetivo principal fue desarrollar una herramienta capaz de analizar imágenes intraorales y diferenciar entre casos sospechosos y no sospechosos, prestando especial atención a su capacidad de detección. Para ello, se creó una base de datos de imágenes, se entrenó y evaluó el modelo y posteriormente se integró en una aplicación web funcional y accesible. Además, se buscó desarrollar un prototipo con potencial de crecimiento y futura aplicación en el ámbito odontológico.
3. RESULTADOS OBTENIDOS (APLICABILIDAD) El modelo se desarrolló a partir de 256 imágenes intraorales: 157 sospechosas y 99 no sospechosas. En el conjunto de prueba de 60 imágenes alcanzó una sensibilidad del 91 %, especificidad del 100 %, exactitud del 93 % y AUC de 0,97, mostrando resultados prometedores. Su integración en una aplicación web ha permitido obtener un prototipo real y funcional, con potencial de escalabilidad y transferencia. Como próximos pasos, será necesario ampliar y diversificar la base de datos, optimizar el modelo y realizar una validación clínica externa antes de plantear su utilización clínica.