La pérdida de dientes siempre se ha aceptado como una parte natural del envejecimiento, aunque a día de hoy existen numerosas opciones para sustituir las piezas naturales y evitar las molestias tanto físicas como estéticas que supone. Algunas personas tienen más propensión a perderlos, y con un examen dental se puede saber. Pero ¿existe una manera de identificar mejor a los más susceptibles?
Una nueva investigación que lleva como título Predictors of tooth loss: A machine learning approach (Predictores de la pérdida de dientes: un enfoque de aprendizaje automático) y ha sido dirigida por investigadores de la Facultad de Medicina Dental de Harvard, sugiere que las herramientas de machine learning pueden ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de pérdida de dientes y derivarlas para una evaluación dental adicional en un esfuerzo por garantizar intervenciones tempranas para evitar o retrasar la afección.
El estudio, publicado en la revista PLOS ONE, comparó cinco algoritmos que utilizan una combinación diferente de variables para detectar el riesgo. Los resultados mostraron que aquellos que tenían en cuenta las características médicas y las variables socioeconómicas, como la raza, la educación, la artritis y la diabetes, superaron a los algoritmos que se basaban únicamente en indicadores clínicos dentales.
“Nuestro análisis mostró que, si bien todos los modelos de aprendizaje automático pueden ser útiles predictores de riesgo, aquellos que incorporan variables socioeconómicas pueden ser herramientas de detección especialmente poderosas para identificar a quienes tienen un mayor riesgo de pérdida de dientes”, asegura el investigador principal del estudio, Hawazin Elani, profesor asistente de política de salud bucal y epidemiología en HSDM.
La pérdida de piezas dentales puede suponer problemas o traumas para quienes lo sufren
Lo cierto es que la pérdida de dientes puede debilitar física y psicológicamente. Puede afectar la calidad de vida, el bienestar, la nutrición y las interacciones sociales. El proceso puede retrasarse, incluso prevenirse, si se identifican los primeros signos de enfermedad dental y se trata la afección de inmediato. Sin embargo, es posible que muchas personas con enfermedades dentales no vean a un dentista hasta que el proceso haya avanzado mucho más allá del punto de salvar un diente. Aquí es precisamente donde las herramientas de detección podrían ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo y derivarlas para una evaluación adicional, dijo el equipo.
En el estudio, los investigadores utilizaron datos que incluían a casi 12.000 y probaron cinco algoritmos de aprendizaje automático para ver cómo predecían la pérdida de dientes completa e incremental entre adultos en función de factores socioeconómicos, de salud y características médicas.
“Nuestros hallazgos sugieren que los modelos de algoritmos de aprendizaje automático que incorporan características socioeconómicas fueron mejores para predecir la pérdida de dientes que los que se basan únicamente en indicadores dentales clínicos de rutina”, asegura Elani. “Este trabajo destaca la importancia de los determinantes sociales de la salud. Conocer el nivel de educación, el estado laboral y los ingresos del paciente es tan relevante para predecir la pérdida de dientes como evaluar su estado clínico dental”.