Toothminder fue desarrollado por William Huertas y Kevin Artica. Ambos son estudiantes de la carrera de Ingeniería de Sistemas de Información, de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). El objetivo principal de esta app la detección temprana de pre lesiones cariosas. Esto, a partir de imágenes tomadas con un celular, con ayuda de la inteligencia artificial. Con ello buscan apoyar a los odontólogos en un diagnóstico oportuno.
“Desde la UPC promovemos el desarrollo de proyectos como este, que combinan tecnología avanzada con un propósito social.”
Jimmy Armas, director de la carrera de Ingeniería de Sistemas de Información de la UPC
Al comparar los diagnósticos de Toothminder con los que realizaron odontólogos manualmente, la app alcanzó una precisión del 94%. Cirujanos reales respaldaron la aplicación y también se realizaron pruebas piloto con pacientes reales, lo que permitió ajustar y perfeccionar la experiencia de uso.
¿Cómo se creó Toothminder?
La aplicación ha utilizado el modelo de aprendizaje profundo YOLOv7 (You Only Look Once, versión 7), especializado en reconocimiento de imágenes en tiempo real. Los usuarios solo necesitan tomar una fotografía de sus dientes y el sistema procesa la imagen para detectar indicios de caries en primeras etapas.
Fue creada con Flutter, tecnología de desarrollo multiplataforma de Google. Tiene compatibilidad con los sistemas operativos Android (desde la versión 11.0) e iOS (desde la 12.0). Y procesa las imágenes a través de la nube mediante Amazon Web Services (AWS), la cual hace que su funcionamiento sea rápido y seguro.
El proyecto se originó dentro de los cursos Capstone, talleres de proyecto. En él, los estudiantes desarrollan e innovan con soluciones tecnológicas que tengan impacto en la sociedad.
Reconocimientos internacionales
El proyecto fue reconocido internacionalmente en la Conferencia Latinoamericana y del Caribe para la Ingeniería y la Tecnología (LACCIEC 2024). El artículo aparece como «Approach for the Detection of Early Carious Lesions Based on Intraoral Photographs Using YOLOv7 and Faster R-CNN«.
También, la investigación se publicó en la revista Engineering, Technology & Applied Science Research. Se encuentra como «Mobile Application for the Detection of Pre-Carious Lesions in Peruvian Patients Based on YOLOv7«.
Jimmy Armas
“Ver que ha sido reconocido en una conferencia de prestigio y que será publicado en una revista científica refuerza la calidad e impacto de la investigación que nuestros estudiantes realizan”
La salud dental en Perú
Según el Ministerio de Salud (Minsa), el 90% de la población peruana presenta caries. Estos problemas de salud afectan nuestra alimentación, concentración y calidad de vida. A pesar de los altos índices, la detección temprana de estos problemas se ve afectada por el limitado acceso a evaluaciones odontológicas.
«Con ToothMinder buscamos acercar la inteligencia artificial al campo de la salud. Con solo un smartphone, cualquier usuario puede recibir un análisis preliminar de su salud dental, ayudando a la detección temprana de caries y promoviendo la prevención.»
Kevin Artica, co-desarrollador de la app
“Este proyecto representa un paso importante hacia la digitalización de la odontología, permitiendo que más personas accedan a herramientas tecnológicas que faciliten el diagnóstico y la prevención de enfermedades bucales»
William Huertas, co-desarrollador de la app
Con Tooth Minder, estos estudiantes prueban cómo el uso de la tecnología puede contribuir a la solución de problemáticas reales de nuestro sistema de salud. Con ello promueven una atención más accesible, eficiente y enfocada en la prevención de problemas de salud dental en Perú.
Andrea Allison Ramos Silva