Latest / Frecuencia Odontológica: el Podcast / 🤖 EP. 15 | Inteligencia artificial en odontología: ¿hacia dónde estamos avanzando?

Transcript

🤖 EP. 15 | Inteligencia artificial en odontología: ¿hacia dónde estamos avanzando? · Frecuencia Odontológica: el Podcast

• 0:01
  Speaker 2: Puede una computadora encontrar algo en una radiografía que nuestros
• 0:04
  Speaker 2: ojos no detectaron?¿ Qué sucede si una inteligencia artificial se
• 0:08
  Speaker 2: equivoca al analizar la información de un paciente? La inteligencia
• 0:11
  Speaker 2: artificial está llegando a los consultorios odontológicos y, con ella,
• 0:15
  Speaker 2: surgen nuevas posibilidades, pero también preguntas que vale la pena explorar.
• 0:20
  Speaker 2: En este episodio hablaremos sobre cómo se utiliza esta tecnología,
• 0:23
  Speaker 2: qué puede aportar a la atención dental y por qué
• 0:26
  Speaker 2: el criterio profesional sigue siendo indispensable. Bienvenidas y bienvenidos a
• 0:30
  Speaker 2: Frecuencia Odontológica, el podcast. Hoy presentamos el episodio 15, Inteligencia
• 0:35
  Speaker 2: Artificial en Odontología.¿ Hacia dónde estamos avanzando? Comenzamos. Hola
• 0:42
  Speaker 3: bienvenidas y bienvenidos a Frecuencia Odontológica, el podcast. Este es
• 0:46
  Speaker 3: el episodio 15 titulado Inteligencia Artificial en Odontología.¿ Hacia dónde
• 0:51
  Speaker 3: estamos avanzando? Y a ver, para arrancar, les lanzo una pregunta.¿
• 0:55
  Speaker 3: Se imaginan que una computadora pudiera ayudar a su dentista
• 0:58
  Speaker 3: a encontrar un problema que todavía no se ve a
• 1:00
  Speaker 3: simple vista?
• 1:01
  Speaker 4: Suena a pura ciencia ficción, ¿no? Pero fíjate que de
• 1:05
  Speaker 4: eso va nuestro análisis a fondo de hoy. Vamos a
• 1:08
  Speaker 4: explorar montañas de evidencia científica reciente. Y, o sea, me
• 1:12
  Speaker 4: refiero a una revisión clínica muy pesada de 2025, documentos
• 1:16
  Speaker 4: oficiales de la OMS, todo esto para separar la realidad
• 1:21
  Speaker 4: de la ciencia ficción en la atención dental diaria.
• 1:24
  Speaker 3: Exacto, porque la verdad es que cuando escuchamos el término
• 1:27
  Speaker 3: inteligencia artificial, muchos piensan en dentistas robot con taladros láser
• 1:32
  Speaker 3: o cosas así súper exageradas, ¿verdad
• 1:34
  Speaker 4: Totalmente. Y no tiene nada que ver con robots en
• 1:37
  Speaker 4: el consultorio.
• 1:38
  Speaker 3: Sí, por eso creo que antes de volar con las
• 1:40
  Speaker 3: aplicaciones tenemos que aterrizar qué es exactamente esta tecnología. O sea,¿
• 1:45
  Speaker 3: qué estamos metiendo realmente a las clínicas?
• 1:47
  Speaker 4: Bueno, para empezar, la inteligencia artificial no es magia. Digamos
• 1:51
  Speaker 4: que es la capacidad de una máquina o más bien
• 1:53
  Speaker 4: de un sistema computacional para imitar la inteligencia humana. Y
• 1:58
  Speaker 4: en los artículos que analizamos se mencionan dos subcampos que
• 2:01
  Speaker 4: son vitales. El primero es el Machine Learning o el
• 2:05
  Speaker 4: aprendizaje automático. Aquí, pues, la máquina encuentra patrones por sí
• 2:09
  Speaker 4: sola sin que un programador le escriba un código específico
• 2:13
  Speaker 4: para cada cosita.
• 2:14
  Speaker 3: O sea, aprende sobre la marcha
• 2:16
  Speaker 4: Exacto. Y el segundo es el deep learning, el aprendizaje profundo,
• 2:20
  Speaker 4: que utiliza algo llamado redes neuronales, que básicamente imitan cómo
• 2:24
  Speaker 4: funciona el cerebro humano. Y este último, el deep learning,
• 2:27
  Speaker 4: es buenísimo, pero buenísimo para analizar imágenes. A ver
• 2:31
  Speaker 3: para que quienes nos escuchan lo puedan visualizar mejor. A
• 2:34
  Speaker 3: mí me gusta pensar que la IA es como, no sé,
• 2:38
  Speaker 3: como un asistente súper aplicado que ha memorizado millones de
• 2:41
  Speaker 3: libros de texto y radiografías en segundos.
• 2:44
  Speaker 4: Ajá, me gusta esa idea
• 2:45
  Speaker 3: Pero aunque tiene toda la teoría en la cabeza, igual
• 2:49
  Speaker 3: necesita que nosotros le enseñemos a usar esa información en
• 2:52
  Speaker 3: la vida real, ¿no? O sea, conectarlo con un paciente
• 2:54
  Speaker 3: de verdad.
• 2:54
  Speaker 4: Es una analogía perfecta. Y fíjate que como este asistente,
• 2:58
  Speaker 4: o sea, el Deep Learning, Es tan bueno procesando imágenes,
• 3:01
  Speaker 4: un poco como cuando tu celular reconoce tu cara para desbloquearse,
• 3:06
  Speaker 4: pues eso nos lleva directo a su uso más fuerte
• 3:08
  Speaker 4: en el sillón dental.
• 3:09
  Speaker 3: Y ahí es donde yo como me pongo un poco escéptica.
• 3:12
  Speaker 3: Te empujo un poco con esto.¿ De verdad una computadora
• 3:16
  Speaker 3: puede ver una radiografía mejor que un especialista que estudió,
• 3:19
  Speaker 3: no sé, años y años en la universidad? Pues
• 3:22
  Speaker 4: la evidencia dice que en ciertas tareas sí. Y la
• 3:26
  Speaker 4: literatura lo documenta súper bien. Por ejemplo, en ortodoncia, no.
• 3:30
  Speaker 3: Ajá.¿ Qué hacen ahí?
• 3:31
  Speaker 4: El software hace el trazado automático de puntos cefalométricos. Sí.
• 3:35
  Speaker 4: O sea, mide el cráneo en milisegundos y hasta te
• 3:39
  Speaker 4: puede predecir, basándose en el crecimiento, si un paciente va
• 3:42
  Speaker 4: a necesitar que le extraigan dientes en el futuro.
• 3:44
  Speaker 3: Guau. O sea, antes de que el problema sea supervidente.
• 3:48
  Speaker 4: Exactamente. Y en radiología es impresionante. Los algoritmos pueden detectar
• 3:53
  Speaker 4: caries ocultas en estas típicas radiografías de aleta de mordida.
• 3:57
  Speaker 4: Ven variaciones en la densidad del diente que, literalmente, el
• 4:01
  Speaker 4: ojo humano pasa por alto, porque biológicamente no tenemos esa
• 4:04
  Speaker 4: sensibilidad al contraste.
• 4:05
  Speaker 3: Híjole, qué locura
• 4:07
  Speaker 4: Y no solo eso. En endodoncia y cirugía ya se
• 4:11
  Speaker 4: usan para detectar fracturas verticales en las raíces, que son
• 4:14
  Speaker 4: súper difíciles de ver, o para evaluar el riesgo de
• 4:17
  Speaker 4: dañar el nervio cuando te van a sacar las muelas
• 4:20
  Speaker 4: del juicio.
• 4:20
  Speaker 3: Ok, ok. Entiendo que la máquina es excelente, digamos, viendo
• 4:24
  Speaker 3: cosas que nosotros no. Pero,¿ cómo se traduce eso en
• 4:28
  Speaker 3: un beneficio real para la persona que está sentada ahí
• 4:30
  Speaker 3: en el consultorio, con la boca abierta y un poco nerviosa?
• 4:34
  Speaker 4: Claro, esa es la pregunta clave. Y aquí entra un
• 4:37
  Speaker 4: concepto que los estudios llaman sistemas de soporte a la
• 4:41
  Speaker 4: decisión clínica, o CDSS por sus siglas en inglés. Y
• 4:45
  Speaker 4: la palabra clave aquí es soporte no reemplazo.
• 4:49
  Speaker 3: Ah, ok. Es un apoyo.
• 4:51
  Speaker 4: Sí. La ventaja principal que mencionan los artículos es la consistencia.
• 4:55
  Speaker 4: O sea, a diferencia de un especialista humano, la inteligencia
• 4:59
  Speaker 4: artificial no se cansa a las 7 de la noche
• 5:01
  Speaker 4: después de ver a 20 pacientes, ¿sabes?
• 5:03
  Speaker 3: Claro, no necesita tomarse un café para seguir concentrada.
• 5:07
  Speaker 4: Exacto. Mantiene su nivel de precisión intacto. Y además, automatiza
• 5:13
  Speaker 4: cosas aburridas y tardadas, como armar el odontograma inicial del paciente.
• 5:18
  Speaker 4: Pero el beneficio más tangible, creo yo, es para la comunicación.¿
• 5:23
  Speaker 4: Cómo así? Imagínate que el paciente puede ver en una
• 5:25
  Speaker 4: pantalla su propia radiografía y de repente el software marca
• 5:30
  Speaker 4: con colorcitos las zonas de riesgo. Eso ayuda muchísimo a
• 5:34
  Speaker 4: que el paciente entienda su diagnóstico y acepte el plan
• 5:37
  Speaker 4: de tratamiento, porque lo está viendo procesado por una herramienta neutral.
• 5:42
  Speaker 3: O sea, fíjate que esto funciona como tener una segunda
• 5:45
  Speaker 3: opinión experta disponible las 24 horas del día, los 7
• 5:49
  Speaker 3: días de la semana, directamente ahí en el consultorio.
• 5:52
  Speaker 4: Así es. Una segunda opinión instantánea.
• 5:55
  Speaker 3: Pero a ver, te freno un poco el entusiasmo. Si
• 5:57
  Speaker 3: suena tan, pero tan perfecto y tan útil,¿ por qué
• 6:01
  Speaker 3: no todos los consultorios del país lo están usando hoy mismo?
• 6:04
  Speaker 3: O sea,¿ cuál es el truco?
• 6:05
  Speaker 4: Ay, pues si hay un truco. Y en la investigación
• 6:08
  Speaker 4: clínica le llaman el abismo de la IA. O sea,
• 6:12
  Speaker 4: el AI chism en inglés. El abismo. Suena intenso.¿ Qué
• 6:14
  Speaker 3: significa eso?
• 6:18
  Speaker 4: Pues que la gran mayoría de los estudios que vemos
• 6:20
  Speaker 4: publicados hoy en día son solo de validación. Es decir,
• 6:24
  Speaker 4: agarran a la IA, la prueban en laboratorios súper controlados,
• 6:28
  Speaker 4: con radiografías perfectas, y dicen, wow, tiene un 98% de precisión.
• 6:33
  Speaker 3: Ajá.
• 6:34
  Speaker 4: Pero nos faltan un montón de estudios de implementación en
• 6:37
  Speaker 4: el mundo real, porque la clínica diaria es... Sí
• 6:42
  Speaker 3: claro. El paciente se mueve, la máquina de rayos X
• 6:45
  Speaker 3: ya tiene sus años.
• 6:47
  Speaker 4: Exacto. Y para que veas lo real que es esto,
• 6:50
  Speaker 4: la revisión clínica de 2025 relata un caso súper interesante,
• 6:54
  Speaker 4: que es como la anécdota perfecta de este abismo.
• 6:57
  Speaker 3: A ver, cuéntamela.
• 6:58
  Speaker 4: Resulta que estaban revisando a un paciente de 12 años.
• 7:01
  Speaker 4: Una revisión de rutina. Pasan sus radiografías por el sistema
• 7:05
  Speaker 4: de IA y la máquina lanza una alerta roja. indicando
• 7:08
  Speaker 4: una supuesta caries súper profunda en un molar. Uy,¿ y
• 7:11
  Speaker 4: lo
• 7:11
  Speaker 3: iban a perforar?
• 7:13
  Speaker 4: Pues si le hacían caso a ciegas a la máquina, sí.
• 7:16
  Speaker 4: Pero el dentista humano revisa, evalúa y se da cuenta
• 7:19
  Speaker 4: de algo al checar la historia clínica del niño. Esa
• 7:22
  Speaker 4: mancha que la IA vio como caries profunda era en
• 7:25
  Speaker 4: realidad una ilusión radiográfica.
• 7:27
  Speaker 3: Cómo
• 7:28
  Speaker 4: que una ilusión? Sí, un artefacto visual causado por un
• 7:31
  Speaker 4: sellador dental que le habían puesto recientemente. El material del
• 7:34
  Speaker 4: sellador confundió el algoritmo Y la máquina pensó que el
• 7:37
  Speaker 4: diente estaba destruido por dentro.
• 7:39
  Speaker 3: Híjole, qué peligroso. Y eso me lleva a pensar en
• 7:43
  Speaker 3: otra cosa. Y esto es una bandera roja gigante, creo yo.
• 7:47
  Speaker 3: Si la máquina aprende de ejemplos previos de bases de
• 7:50
  Speaker 3: datos masivas...¿ Qué pasa si, no sé, solo le enseñaron
• 7:54
  Speaker 3: radiografías de cierto tipo de población? Digo,¿ no genera eso
• 7:58
  Speaker 3: diagnósticos equivocados o incluso discriminación médica si la usas en
• 8:02
  Speaker 3: otro país?
• 8:03
  Speaker 4: Totalmente. De hecho, le diste al clavo. En epidemiología, a
• 8:07
  Speaker 4: eso se le conoce como sesgo de espectro. Y es
• 8:10
  Speaker 4: una de las preocupaciones más grandes que documenta la Organización
• 8:13
  Speaker 4: Mundial de la Salud en sus lineamientos recientes.
• 8:16
  Speaker 3: O sea que la máquina solo sea experta en, digamos,
• 8:19
  Speaker 3: mandíbulas de un país específico?
• 8:21
  Speaker 4: Exacto. Si entrenas a tu algoritmo solo con pacientes de
• 8:24
  Speaker 4: Norteamérica y luego te llevas ese software a una clínica
• 8:27
  Speaker 4: rural en Latinoamérica, la precisión se va a ir al suelo.
• 8:30
  Speaker 4: Porque la genética, las enfermedades comunes, todo cambia.
• 8:33
  Speaker 3: Claro, no somos iguales.
• 8:35
  Speaker 4: Y la OMS también advierta sobre la privacidad de los datos,
• 8:39
  Speaker 4: los riesgos de ciberseguridad al subir tantas radiografías a la
• 8:42
  Speaker 4: nube… Y esto que vimos con el niño de 12
• 8:45
  Speaker 4: años que ellos llaman sesgo de automatización.
• 8:48
  Speaker 3: Que es cuando el humano confía ciegamente en la máquina
• 8:51
  Speaker 3: y apaga su propio cerebro.
• 8:53
  Speaker 4: Exactamente. Cuando la autoridad de la computadora, porque te lo
• 8:57
  Speaker 4: pone con un porcentaje de seguridad enorme en la pantalla,
• 9:00
  Speaker 4: supera el criterio clínico del dentista. Wow
• 9:03
  Speaker 3: pues sí. Y justo usando el ejemplo de este niño
• 9:06
  Speaker 3: con el sellador, queda súper claro el papel indispensable del
• 9:09
  Speaker 3: ser humano, ¿no?
• 9:10
  Speaker 4: Definitivo.
• 9:11
  Speaker 3: Es que, fíjate, yo lo veo con una analogía. Siento
• 9:13
  Speaker 3: que la inteligencia artificial es como el GPS del coche, ¿no?
• 9:17
  Speaker 3: Te dice la ruta más rápida, te marca donde hay tráfico,
• 9:21
  Speaker 3: los obstáculos y todo eso, pero el dentista es quien
• 9:25
  Speaker 3: va al volante, porque el GPS no tiene ni idea
• 9:27
  Speaker 3: si la calle en ese momento está inundada o si
• 9:30
  Speaker 3: hay un bache gigante que no aparece en el mapa.
• 9:33
  Speaker 4: Es que esa analogía del GPS es buenísima. De hecho,
• 9:36
  Speaker 4: por eso mismo la literatura científica está empujando para que
• 9:39
  Speaker 4: dejemos de llamarla inteligencia artificial y empecemos a usar el
• 9:43
  Speaker 4: término inteligencia aumentada.
• 9:45
  Speaker 3: Inteligencia aumentada? Suena mucho más a equipo, ¿no?
• 9:48
  Speaker 4: Sí, porque una radiografía por sí sola no dictamina un tratamiento.
• 9:52
  Speaker 4: La computadora te puede marcar una zona sospechosa, pero el
• 9:55
  Speaker 4: odontólogo humano es el que evalúa el riesgo general del paciente,
• 9:59
  Speaker 4: hace el examen. clínico o revisa si hay historial de
• 10:02
  Speaker 4: otras enfermedades.
• 10:03
  Speaker 3: Claro, como la diabetes, que sabemos que afecta un montón
• 10:06
  Speaker 3: a las encías. La máquina no sabe si el paciente
• 10:09
  Speaker 3: tiene el azúcar alta ese día.
• 10:10
  Speaker 4: Exacto. Y sobre todo, el dentista conversa con el paciente
• 10:14
  Speaker 4: para tomar decisiones compartidas. O sea, el factor humano de
• 10:18
  Speaker 4: la empatía, el entender el dolor o el presupuesto de
• 10:21
  Speaker 4: la persona es irreemplazable. La máquina no tiene tacto.
• 10:25
  Speaker 3: Totalmente de acuerdo. Pero, ok, si nuestro objetivo ideal es
• 10:29
  Speaker 3: llegar a esta inteligencia aumentada de manera segura en todas partes,¿
• 10:34
  Speaker 3: qué pasos nos faltan? Porque suena que estamos a la
• 10:37
  Speaker 3: mitad del camino.
• 10:38
  Speaker 4: Pues según los expertos, estamos exactamente ahí, a la mitad.
• 10:42
  Speaker 4: Para explicar esto, los artículos utilizan el modelo de Freibach
• 10:45
  Speaker 4: y Turnberry.
• 10:46
  Speaker 3: A ver, suena muy técnico eso.
• 10:48
  Speaker 4: Qué es? Es un modelo médico para evaluar tecnologías. Y
• 10:52
  Speaker 4: para simplificarlo, digamos que tiene seis niveles. Actualmente, la odontología
• 10:57
  Speaker 4: está atascada en los niveles 1 y 2
• 10:59
  Speaker 3: Qué serían?
• 11:00
  Speaker 4: Pues que también funciona la tecnología en teoría, o sea,
• 11:02
  Speaker 4: en el laboratorio. Pero tenemos que avanzar urgentemente a los
• 11:05
  Speaker 4: niveles 5 y 6. Me
• 11:07
  Speaker 3: imagino que esos ya involucran al paciente real
• 11:09
  Speaker 4: Exacto. Es como esta tecnología mejora realmente la salud del
• 11:14
  Speaker 4: paciente a largo plazo y qué impacto económico y social tiene.
• 11:19
  Speaker 4: Y para llegar ahí, el gran obstáculo es la regulación.
• 11:22
  Speaker 3: Porque no cualquier software que te vendan en Internet está
• 11:25
  Speaker 3: aprobado para usarse en pacientes, quiero suponer.
• 11:28
  Speaker 4: No para nada. De hecho, los documentos que revisamos lo
• 11:31
  Speaker 4: dicen claro. Herramientas como Overjet o Denti AI tienen algunas
• 11:36
  Speaker 4: aprobaciones formales de la FDA en Estados Unidos para cosas
• 11:39
  Speaker 4: muy específicas. Pero hay otras, como Diagnocat, que aunque son
• 11:43
  Speaker 4: súper populares y precisas, aún carecen de esta validación oficial
• 11:47
  Speaker 4: como dispositivos médicos primarios en muchos lugares.
• 11:50
  Speaker 3: O sea, estamos en una etapa un poco de, digamos,
• 11:53
  Speaker 3: del salvaje oeste con algunas de estas aplicaciones. Y ahí
• 11:57
  Speaker 3: supongo que entra la OMS a poner orden.
• 11:59
  Speaker 4: Sí, la postura de la OMS es muy firme. Piden
• 12:02
  Speaker 4: tres cosas fundamentales. Primero, transparencia. Que los algoritmos no sean
• 12:07
  Speaker 4: una caja negra donde metes datos y sale un resultado
• 12:10
  Speaker 4: sin saber cómo pensó la máquina.
• 12:12
  Speaker 3: Claro. El dentista necesita saber por qué le está diciendo
• 12:16
  Speaker 3: que perfore un diente.
• 12:17
  Speaker 4: Exacto. Segundo, validación de datos reales en distintas poblaciones. Y tercero,
• 12:23
  Speaker 4: colaboración constante entre los que programan el software y el
• 12:27
  Speaker 4: personal de salud que lo va a usar.
• 12:28
  Speaker 3: Y bueno, entiendo que todo este marco regulatorio es vital
• 12:32
  Speaker 3: para los dentistas y los programadores. Pero vamos a aterrizar
• 12:36
  Speaker 3: el tema hacia quienes realmente reciben el tratamiento. La comunidad,
• 12:42
  Speaker 3: la gente que va a consulta.
• 12:43
  Speaker 4: Claro, el paciente final.
• 12:45
  Speaker 3: Sí, porque me gustaría que construyéramos una especie de guía
• 12:48
  Speaker 3: rápida para el paciente empoderado, basándonos en todo este análisis
• 12:52
  Speaker 3: a fondo.
• 12:52
  Speaker 4: Me parece excelente. Creo que cualquier persona que se sienta
• 12:57
  Speaker 4: en el sillón dental tiene el derecho y hasta la
• 13:00
  Speaker 4: obligación de hacer ciertas preguntas clave.
• 13:03
  Speaker 3: A ver,¿ cuál sería la primera pregunta que deberíamos hacerle
• 13:06
  Speaker 3: a nuestro dentista?
• 13:07
  Speaker 4: La más básica. Oye, doctor,¿ estás utilizando algún programa de
• 13:10
  Speaker 4: inteligencia artificial para analizar mis radiografías? Es así de simple.
• 13:15
  Speaker 4: Tienes derecho a saber quién o qué está procesando tu
• 13:18
  Speaker 4: información biométrica.
• 13:20
  Speaker 3: Ok, me gusta. Y me imagino que la segunda pregunta
• 13:23
  Speaker 3: tendría que ver con la privacidad de esos datos, ¿no?
• 13:26
  Speaker 3: Porque son mis radiografías.
• 13:28
  Speaker 4: Exactamente. La pregunta sería...¿ Qué medidas se toman para proteger
• 13:32
  Speaker 4: la privacidad de mis datos de salud? Saber si esas
• 13:35
  Speaker 4: imágenes se quedan en la clínica o se están subiendo
• 13:38
  Speaker 4: a una nube de una empresa privada para seguir entrenando
• 13:40
  Speaker 4: su algoritmo.
• 13:41
  Speaker 3: Esa es buenísima y casi nadie la piensa.¿ Y cuál
• 13:44
  Speaker 3: sería una tercera pregunta para cerrar esta guía?
• 13:47
  Speaker 4: Estaba enfocada al criterio médico. Si ves que el doctor
• 13:50
  Speaker 4: te dice, ah, la computadora sugiere este tratamiento, tú puedes preguntar, ok,
• 13:56
  Speaker 4: pero¿ cómo verificas tú como humano que que ese resultado
• 13:59
  Speaker 4: de la máquina es correcto antes de hacerme algo.
• 14:02
  Speaker 3: Híjole, esa me parece fundamental. Y me encanta, porque todo
• 14:06
  Speaker 3: esto nos lleva a pensar que la tecnología, al final
• 14:09
  Speaker 3: del día, tiene que ser un puento para mejorar la
• 14:11
  Speaker 3: confianza entre el paciente y el especialista, no un muro
• 14:15
  Speaker 3: tecnológico que lo separe.
• 14:16
  Speaker 4: Totalmente. Como resumen de toda esta inmersión que hemos hecho,¿
• 14:20
  Speaker 4: te diría que la IA es una herramienta transformadora? Sí.
• 14:24
  Speaker 4: Detecta lo que nosotros no vemos, optimiza los tiempos de
• 14:27
  Speaker 4: la consulta, pero siempre, siempre debe estar subordinada al juicio
• 14:31
  Speaker 4: clínico del humano y a la medicina basada en evidencia.
• 14:35
  Speaker 3: Es una excelente conclusión. Y bueno, antes de despedirnos, yo
• 14:39
  Speaker 3: quiero dejar a quienes nos escuchan con una idea para,
• 14:42
  Speaker 3: no sé, para masticar y reflexionar.
• 14:45
  Speaker 5: A ver, suéltala.
• 14:46
  Speaker 3: Pensemos en esto. Si en un futuro muy cercano, una
• 14:49
  Speaker 3: inteligencia aumentada. Evalúa tu historial y predice con un 90%
• 14:55
  Speaker 3: de seguridad que un diente tuyo, que hoy está completamente sano,
• 14:59
  Speaker 3: va a desarrollar un problema grave en tres años. La
• 15:03
  Speaker 3: pregunta es,¿ deberíamos tratar médicamente una enfermedad que aún no existe?
• 15:09
  Speaker 3: Siento que la tecnología nos va a dar todas las
• 15:11
  Speaker 3: respuestas probabilísticas súper rápido, pero la ética humana es la
• 15:15
  Speaker 3: que va a tener que hacer las preguntas correctas.
• 15:18
  Speaker 5: Wow, eso sí que te deja pensando un buen rato.
• 15:21
  Speaker 5: Y cambia toda la definición de prevención.
• 15:23
  Speaker 3: Sí, es un debate tremendo. Y bueno, con esa reflexión
• 15:27
  Speaker 3: terminamos esta plática de hoy. Les agradecemos de manera muy
• 15:30
  Speaker 3: genuina y cálida por acompañarnos en este análisis.
• 15:33
  Speaker 5: Sí, muchísimas gracias por estar del otro lado escuchando.
• 15:36
  Speaker 3: Y los invitamos a que sigan escuchando Frecuencia Odontológica por
• 15:41
  Speaker 3: URC Radio. Además, no se olviden de consultar el material
• 15:45
  Speaker 3: visual y los recursos complementarios de este episodio en nuestro
• 15:48
  Speaker 3: canal de YouTube.¡ Hasta
• 15:50
  Speaker 5: la próxima! Nos
• 15:53
  Speaker 2: escuchamos pronto. ¡Cuídense! La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para
• 15:57
  Speaker 2: la odontología, pero comprender sus alcances y limitaciones es fundamental
• 16:01
  Speaker 2: para utilizarla de manera responsable. Gracias por acompañarnos en este
• 16:05
  Speaker 2: episodio de Frecuencia Odontológica, el podcast. Te invitamos a continuar
• 16:10
  Speaker 2: explorando este tema con nuestro material audiovisual complementario disponible en YouTube,
• 16:14
  Speaker 2: donde podrás conocer, mediante imágenes y ejemplos, cómo se está
• 16:18
  Speaker 2: incorporando la inteligencia artificial a la atención odontológica. Recuerda que
• 16:23
  Speaker 2: también puedes seguirnos a través de Frecuencia Odontológica de UABC
• 16:26
  Speaker 2: Radio y visitar frecuenciaodontologica.com. Hasta nuestro próximo episodio.