Acceso Abierto
Concordancia en las medidas del análisis de Steiner utilizando inteligencia artificial y corrección manual con el programa WEBCEPH en radiografías laterales de cráneo, Arequipa, 2024
Fecha
2025-04-21
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Editor
Universidad Católica de Santa María
Resumen
El objetivo primordial del presente trabajo de investigación es el de encontrar el punto de
concordancia entre dos sistemas de diagnóstico que se usan en el programa de medición
cefalométrica WebCeph con el análisis de Steiner en radiografías laterales de cráneo. En el
presente estudio, se pretende observar los puntos de coincidencia entre la corrección manual y
la corrección realizada por la inteligencia artificial.
Estamos en presencia de un estudio cuantitativo, así como observacional, transversal,
comparativo y de diseño descriptivo pues la investigación se realizó con la recolección de datos
que nos sirvieron para lograr los objetivos planteados.
El estudio consiste en la observación de 70 radiografías laterales de cráneo (digitales) obtenidas
del banco de imágenes de Centro de Radiología Odontológica “Oral RX”, con las cuales se
realizó la medición de los puntos de referencia y reparos anatómicos según el análisis de
Steiner, utilizando el programa cefalométrico WebCeph, y se comparó el grado de
concordancia entre la medición manual (realizado por la investigadora) y la medición realizada
por la inteligencia artificial integrada en el programa.
Según la prueba estadística Kappa de Cohen para encontrar concordancia, podemos observar
que en 9 de los 10 puntos de referencia de Steiner, existe una concordancia entre los dos
métodos por encima del 0.61 lo que nos indica un grado de concordancia sustancial o
considerable. Y en 6 de esos puntos, el número es mayor al 0.81, por lo que se puede decir que
la concordancia entre ambos métodos es casi perfecta. Solo en lo que se refiere al patrón de
crecimiento a 14° la concordancia disminuye a moderada.
Posteriormente se realizó una comparación entre ambos métodos de medición, y presentando
valores de P mayores a 0.05 en todos los puntos de referencia, según T de Student,
determinamos que no existe diferencias significativas entre ambas técnicas, por lo tanto,
decimos que pueden coincidir.
Finalmente, según la edad de los pacientes de las radiografías, observamos que la mayoría se
encuentran en el rango entre los 21 y 25 años con un 41.4 %, y de acuerdo al sexo, existe una
mayoría de pacientes masculinos con un 54.3 %
Descripción
Palabras clave
Inteligencia Artificial, WebCeph, Análisis de Steiner