Concordancia en el diagnóstico cefalométrico de Mc Namara utilizando inteligencia artificial y trazado digital modificado manualmente con la plataforma WebCeph en radiografías laterales de cráneo del Centro Radiológico UCSM 2025

Velarde Lima, Angela Solange

Concordancia en el diagnóstico cefalométrico de Mc Namara utilizando inteligencia artificial y trazado digital modificado manualmente con la plataforma WebCeph en radiografías laterales de cráneo del Centro Radiológico UCSM 2025

dc.contributor.advisor	Centeno San Román, Gilberto
dc.contributor.author	Velarde Lima, Angela Solange
dc.date.accessioned	2026-01-20T15:25:14Z
dc.date.available	2026-01-20T15:25:14Z
dc.date.issued	2026-01-02
dc.description.abstract	El objetivo del presente estudio fue determinar el nivel de concordancia entre el trazado cefalométrico automático generado mediante inteligencia artificial en la plataforma WebCeph y el trazado digital modificado manualmente para el análisis de McNamara en radiografías laterales de cráneo del Centro Radiológico UCSM en el año 2025. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, transversal y analítico, evaluando diez variables cefalométricas relacionadas con la posición y longitud maxilar y mandibular, discrepancia maxilomandibular, proporciones verticales, ángulos esqueléticos y posición dentoalveolar. La concordancia entre ambas técnicas se determinó mediante la prueba Kappa de Cohen. Los resultados evidenciaron niveles de concordancia sustancial y casi perfecta en la mayoría de los parámetros evaluados. Variables como la posición mandibular (0.813), la longitud mandibular (0.841), la diferencia maxilomandibular (0.932), el ángulo del plano mandibular (0.949) y 1-NB (0.945) mostraron los coeficientes más altos, indicando una correspondencia prácticamente total entre el método automático y el manual. Aunque algunas variables, como la posición maxilar (0.742) y el ángulo del eje facial (0.797), presentaron valores ligeramente menores. Se concluye que el diagnóstico obtenido porWebCeph con inteligencia artificial y modificación manual, es confiable ya que los valores de kappa muestran una concordancia sustancial y confiable. Estos hallazgos refuerzan la utilidad de la inteligencia artificial en la evaluación craneofacial y promueven su integración progresiva en la práctica clínica y académica
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/16353
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	Cefalometría
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Ortodoncia
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.14
dc.title	Concordancia en el diagnóstico cefalométrico de Mc Namara utilizando inteligencia artificial y trazado digital modificado manualmente con la plataforma WebCeph en radiografías laterales de cráneo del Centro Radiológico UCSM 2025
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	29618834
renati.advisor.orcid	0000-0001-6275-7672
renati.author.dni	73736776
renati.discipline	911026
renati.juror	De los Rios Fernandez, Enrique Manuel
renati.juror	Bernal Riquelme, Pedro Paul
renati.juror	Gallegos Misad, Pedro Pablo
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Odontología
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Odontología	es_ES
thesis.degree.name	Cirujano Dentista