INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia artificial en Odontología: ¿dónde está el verdadero desafío, en los datos o en los algoritmos?
Álvaro Herrera Martínez
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia y autor principal del estudio
Eugenio José Prieto Castilla
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia.
Claudia Lucero Muñoz
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia.
Dr. Álvaro Ballester Montilla
Responsable del estudio. Profesor de Odontología de la Universidad Católica San Antonio de Murcia.
Introducción
La inteligencia artificial está transformando múltiples ámbitos de la medicina, y la odontología no es ajena a este proceso. Gracias a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones invisibles al ojo humano, la IA está revolucionando el diagnóstico, la gestión clínica y la percepción de excelencia profesional en el sector. En el artículo Herrera Martínez A, et al. La odontología española a través de la IA [Internet]. B-ONEDental;2025Nov6.https://www.b-one.dental/inteligencia-artificial/la-odontologia-espanola-a-traves-de-la-ia/ analizamos cómo la inteligencia artificial analizaba la odontología española, en este trabajo pudimos observar que los análisis científicos basados en la IA generan visiones del campo científico que dependen muy mucho de los campos que alimentan la IA. Sin embargo, este avance genera interrogantes fundamentales acerca del verdadero alcance, fiabilidad y sentido de las valoraciones que ofrecen las herramientas de inteligencia artificial.
En vez de adoptar una postura crítica o tecnofóbica, resulta esencial replantear el debate: ¿dónde residen los auténticos retos de la inteligencia artificial en odontología? ¿Podemos confiar en los resultados generados por sistemas avanzados si los datos de partida son incompletos, sesgados o desactualizados? ¿Y hasta qué punto el procesamiento algorítmico, por sofisticado que sea, puede suplir la falta de información sobre la experiencia clínica y el juicio del profesional en las fuentes de datos utilizadas para los análisis ?
Esta reflexión cobra especial relevancia ante el creciente uso de herramientas de IA en nuestra sociedad como instrumentos de acreditación, reconocimiento y elección de profesionales en el ámbito odontológico. En este artículo, la IA es abordada no como una amenaza o sustituto, sino como una herramienta potencialmente valiosa cuya eficacia depende tanto de la calidad de la información que recibe como de la transparencia y rigor de su procesamiento. Explorar estas dos dimensiones, origen y gestión de los datos, permitirá avanzar hacia análisis más precisos, donde la inteligencia artificial sea un verdadero aliado en la mejora de la atención al paciente y la excelencia clínica.
¿Dónde residen los auténticos retos de la inteligencia artificial en Odontología? ¿Podemos confiar en los resultados generados por sistemas avanzados si los datos de partida son incompletos, sesgados o desactualizados?
La importancia de la calidad de la información
La inteligencia artificial solo puede mostrar resultados precisos y significativos si está respaldada por datos completos, actualizados y diversos. En análisis guiados por inteligencia artificial, esta premisa cobra especial relevancia, pues los registros suelen estar dispersos, fragmentados, poco estandarizados, con mucho ruido y con sesgos. Además, encontramos una pérdida de información y una baja calidad de datos porque no suele haber datos clínicos (diagnósticos, tratamientos), y a veces tampoco datos cualitativos como el feedback del paciente, evolución a largo plazo y complicaciones. Estos últimos son un recurso invaluable para que la IA entienda la verdadera complejidad clínica y no se quede en patrones superficiales a la hora de establecer sus análisis.
Sería deseable que la información en el entorno de la Odontología estuviese bien recogida, actualizada y contextualizada, aportando las experiencias de los usuarios y odontólogos en la praxis clínica para aumentar la riqueza de información de la que se nutre la IA.
En el estudio realizado de la Odontología española a través de la IA observamos que algunas de las respuestas no coinciden con la realidad, por ejemplo, al preguntarle a la herramienta de inteligencia artificial “Perplexity” nos indica que el Dr. Eduardo Anitua es un referente en el campo de la odontopediatría a nivel nacional, cuando realmente es un especialista y referente a nivel nacional e internacional en el campo de la cirugía e implantología dental; ocurre lo mismo con el Dr. Juan Carlos Pérez Varela, referente en el campo de la ortodoncia a nivel nacional e internacional, al preguntarle a la herramienta de IA Meta. También encontramos otros ejemplos como en la figura 3 del artículo Herrera Martínez A, et al. La odontología española a través de la IA [Internet]. B-ONEDental;2025Nov6.https://www.b-one.dental/inteligencia-artificial/la-odontologia-espanola-a-traves-de-la-ia/, que evalúa las respuestas de la herramienta de inteligencia artificial de Meta, donde ni siquiera es capaz de darnos un nombre de un profesional referente en el campo de la prostodoncia a nivel nacional, mientras que las demás herramientas sí son capaces de ello. Estos son solo algunos ejemplos que a primera vista pueden llamar la atención, pero no son los únicos.
Por este motivo, invertir en la creación de bases de datos clínicas robustas y representativas es un paso indispensable para aprovechar el potencial de la IA de forma responsable y equitativa de cara a descubrir un buen corpus de conocimiento sobre la odontología y su práctica.
Algunas de las respuestas no coinciden con la realidad, por ejemplo, al preguntarle a la herramienta de inteligencia artificial “Perplexity” nos indica que el Dr. Eduardo Anitua es un referente en el campo de la odontopediatría a nivel nacional
Las limitaciones del procesamiento algorítmico
El segundo gran reto es la forma en que la IA procesa y selecciona la información. Aunque los algoritmos actuales son sofisticados, pueden interpretar patrones superficialmente o reproducir sesgos previos si no están bien supervisados y adaptados a la realidad clínica odontológica. Su fortaleza radica en analizar rápida y sistemáticamente patrones complejos que el ojo humano no siempre detecta, pero esta capacidad se ve limitada cuando los datos son imperfectos o mal gestionados.
La opacidad algorítmica, la dificultad para entender cómo la IA toma decisiones, es otro desafío importante. Sin transparencia en modelos y criterios, corregir errores o mejorar resultados es complejo. Por ello, la auditoría externa, la documentación pública y la supervisión humana continua se vuelven indispensables para que la IA evolucione según valores profesionales y las necesidades reales de los pacientes. Necesitamos una inteligencia artificial explicable. Como señalan Herrera-Viedma et al. (2023), los sistemas de IA deben abandonar su naturaleza de “caja negra” y cumplir con requisitos fundamentales de transparencia para construir sistemas de IA responsables que puedan ser auditados y que generen confianza en la sociedad.
La “explicabilidad” de los sistemas de IA explicables permitirá que no se impongan decisiones opacas o descontextualizadas, sino que potencie la inteligencia clínica. Igual que se está haciendo en otros campos científicos, hay que hacer un esfuerzo para incorporar métricas de “explicabilidad” en Odontología.
Fig. 1. Esta figura refleja la dependencia de estas 3 variables ( añadiendo el prompting como una de ellas.) de las herramientas de inteligencia artificial para la realización de un análisis preciso.
El prompting: la clave para respuestas útiles
En el uso de sistemas de inteligencia artificial cobra especial importancia la manera en que el profesional formule sus preguntas a la inteligencia artificial. Tener datos robustos y algoritmos avanzados no basta si el usuario no sabe formular las preguntas adecuadas. La técnica del prompting surge como la habilidad fundamental para transformar la IA en un verdadero colaborador clínico. Formular preguntas precisas, contextualizadas y con objetivos claros permite guiar al algoritmo a generar información relevante y aplicable a la práctica.
Así, un prompt bien diseñado evita respuestas ambiguas, reduce el ruido informativo y maximiza el valor clínico. Por ejemplo, preguntando:
“Enumera los tres riesgos clínicos más documentados en la regeneración ósea maxilar con biomateriales y aporta referencias actuales.” Respuesta: 1. Exposición y Dehiscencia de la Membrana de Barrera; 2. Infecciones Periimplantarias y Procesos Inflamatorios; 3. Resorción Ósea y Fracaso del Biomaterial.
Se obtiene un análisis concreto y fundamentado, mucho más valioso que una consulta genérica como “¿Qué es la regeneración ósea?” Respuesta: La regeneración ósea es el proceso biológico mediante el cual se forma nuevo tejido óseo para restaurar o aumentar el volumen óseo en zonas donde ha habido pérdida o deficiencia. En implantología dental, se utiliza para reconstruir la cresta alveolar cuando el hueso maxilar o mandibular es insuficiente para la colocación de implantes.
Esta competencia comunicativa, el arte y la ciencia de preguntar bien, debe formar parte del entrenamiento odontológico moderno, complementando las competencias clínicas tradicionales y garantizando que el aprovechamiento de la IA sea efectivo.
Por tanto sería deseable incorporar programas de formación sobre las nuevas capacidades que deberíamos exigir en los planes de estudio de los nuevos profesionales en materia de IA.
Esta necesidad de integración también tiene dimensión humana: profesionales capacitados en competencias digitales y en técnicas de interacción con la IA son vitales para operar y optimizar el uso de la tecnología.
Fig. 2. Esta figura representa las dificultades que enfrenta la IA para analizar la información de la web y dar una respuesta válida a nuestras preguntas.
El arte y la ciencia de preguntar bien debe formar parte del entrenamiento odontológico moderno, complementando las competencias clínicas tradicionales y garantizando que el aprovechamiento de la IA sea efectivo.
Propuestas para una odontología asistida por IA fiable y precisa
Para avanzar hacia un análisis más preciso de la práctica de la Odontología mediante técnicas de IA, proponemos algunas acciones que creemos mejoran el uso de aplicaciones de IA en el análisis de la odontología:
- Crear bases de datos clínicas abiertas, integradas y con datos longitudinales de resultados reales: es fundamental desarrollar repositorios de datos accesibles y colaborativos que recojan no solo la información clínica clásica, sino también indicadores de satisfacción y seguimiento a largo plazo de pacientes. Estos datos deben ser estandarizados y actualizados para reflejar cambios en la práctica clínica y cubrir toda la diversidad de casos y poblaciones. Esta apertura facilita la validación científica e impulsa la transparencia.
- Desarrollar algoritmos explicables y sometidos a auditorías externas, con participación de expertos clínicos y pacientes: los algoritmos deben ser diseñados bajo criterios de transparencia para que cualquier profesional pueda entender sus bases y lógica. Auditorías independientes son necesarias para detectar y corregir sesgos inadvertidos. Además, involucrar a pacientes en el diseño y evaluación garantiza que las soluciones respeten principios éticos y respondan a necesidades reales.
- Promover la formación de odontólogos en competencias digitales y en interpretación crítica de los resultados de IA: el odontólogo debe adquirir no solo conocimientos técnicos, sino también habilidades para interpretar críticamente las recomendaciones algorítmicas y formular preguntas precisas a la IA (prompting). Esta alfabetización digital permite un uso consciente y eficaz, evitando una dependencia pasiva y facilitando la colaboración humano-máquina.
- Fomentar el diálogo interdisciplinar para adaptar la tecnología a los principios éticos y científicos de la atención sanitaria: la colaboración entre informáticos, odontólogos, bioeticistas, reguladores y pacientes es vital para definir estándares, protocolos y marcos regulatorios que guíen un uso responsable y beneficioso de la IA, asegurando que priorice la equidad, la calidad clínica y el respeto a los derechos de los pacientes.
Estas propuestas constituyen un plan de acción coherente que contribuye a superar las limitaciones actuales y convertir la IA en una herramienta transformadora para la odontología del siglo XXI.
Conclusiones
La revolución digital en Odontología no reside solo en los avances técnicos de la inteligencia artificial, sino en nuestra capacidad para cuestionar y mejorar tanto la calidad de la información que la nutre como la transparencia y supervisión de sus algoritmos. Solo una acción coordinada que integre mejores bases de datos, algoritmos auditables y el juicio ético-profesional permitirá que la IA sea realmente un aliado para la excelencia clínica y el bienestar del paciente. El futuro de la Odontología asistida por IA depende de afrontar estos desafíos de forma colaborativa y crítica, asegurando que la tecnología complemente, y nunca sustituya, al conocimiento y la experiencia humana.
Bibliografía
Díaz-Rodríguez N, Del Ser J, Coeckelbergh M, López de Prado M, Herrera-Viedma E, Herrera F. Connecting the dots in trustworthy Artificial Intelligence: From AI principles, ethics, and key requirements to responsible AI systems and regulation. Inf Fusion. 2023;99:101896. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101896
Herrera Martínez A, et al. La odontología española a través de la IA [Internet]. B-ONE Dental; 2025 Nov 6 [citado 2025 Nov 6]. Disponible en: https://www.b-one.dental/inteligencia-artificial/la-odontologia-espanola-a-traves-de-la-ia/
Autores
Álvaro Herrera Martínez
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia y autor principal del estudio
Eugenio José Prieto Castilla
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia
Claudia Lucero Muñoz
Estudiante de 5º de Odontología Universidad Católica San Antonio de Murcia
Dr. Álvaro Ballester Montilla
Responsable del estudio. Profesor de Odontología de la Universidad Católica San Antonio de Murcia
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