Agencias / MonitorSur, Ciudad de México.- Sin necesidad de abrir la boca, con el uso de este software una persona podría conocer su predisposición a desarrollar caries dental. Esta alternativa es útil para reducir el tiempo de atención, así como los recursos económicos y humanos que tradicionalmente requiere el personal del área de la salud bucal para realizar esta actividad. Los beneficios de este software son acentuados cuando se trata de población en situaciones de pobreza extrema, ubicados en comunidades alejadas y con carencia de servicios odontológicos, circunstancias que los hacen más vulnerables a esta enfermedad.
Para un diagnóstico bucal clínico que evalúe en 100 personas la presencia de caries, se requieren recursos humanos y materiales. Para esta actividad, generalmente en la Unidad Académica de Odontología de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ) se conforman equipos de siete personas con su respectivo equipo de barreras para el diagnóstico como cubrebocas, turbantes y guantes, además de un vehículo y combustible para trasladar al personal a las diferentes localidades. Con este trabajo, realizado por un equipo multidisciplinario de investigadores de la UAZ, el diagnóstico se resumirá únicamente en contestar un cuestionario de 10 a 13 preguntas en un sistema de software.
Este proyecto, cuyo enfoque principal es la atención a la población infantil, es desarrollado por la médico cirujano dentista Nubia Maricela Chávez Lamas, quien es docente investigadora y coordinadora de una de las 18 clínicas de la Unidad Académica de Odontología, en colaboración con el doctor Carlos Eric Galván Tejada, docente investigador de la Unidad Académica de Ingeniería de Software, y la alumna de la maestría en ciencias de la ingeniería, Laura Alejandra Zanella Calzada, actual becaria del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), quienes trabajan en este proyecto desde 2017.
Entre los resultados de este trabajo, se encuentran dos artículos publicados en congresos internacionales, así como en la revista internacional Environmental Research and Public Health, bajo el título A Case-Control Study of Socio-Economic and Nutritional Characteristics as Determinants of Dental Caries in Different Age Groups, Considered as Public Health Problem: Data from NHANES 2013-2014., que aparece en su edición de mayo 2018.
“A pesar de que la caries dental es una enfermedad de alta prevalencia en nuestra sociedad, es poco común encontrar proyectos de bioinformática enfocados en resolver este problema, ya que la mayoría se orienta a estudios de padecimientos de tipo no infeccioso como lo es el cáncer; sin embargo, es importante atender también la caries, ya que esta, además de afectar los tejidos propios del diente, se asocia con otras enfermedades como las nutricionales y sistémicas, principalmente, que finalmente podrían complicar el estado de salud general de las personas. Por esta razón, nuestro estudio ha llamado la atención de varios especialistas, tanto de software como de ciencias de la salud”, especificó el doctor Carlos Galván, Candidato del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) del Conacyt.
¿Cómo surgió este proyecto?
Nubia Chávez, también maestra en ciencias de la salud con especialidad en salud pública, indicó que la Unidad Académica de Odontología (UAO) de la UAZ cuenta con 18 clínicas, las cuales han sido creadas con el paso del tiempo, con el objetivo de atender a la población en general, especialmente a la infantil (niños en edad escolar). Dichos espacios clínicos están ubicados en lugares estratégicos en la capital del estado de Zacatecas, así como en otras zonas en donde las comunidades carecen de acceso a la atención odontológica. La única clínica que se encuentra ubicada lejos de la zona urbana es la clínica comunitaria de Tacoaleche, en el municipio de Guadalupe, Zacatecas. Esta clínica fue creada hace aproximadamente 35 años y actualmente es coordinada por la doctora Nubia Chávez.
“Esta clínica fue creada principalmente con el objetivo de que los alumnos del último año de formación profesional realizaran actividades de servicio social, ejecutando acciones específicamente de trabajo comunitario y atención odontológica, dirigidas a los diferentes grupos de riesgo poblacional, dando prioridad a la promoción y prevención en salud, sin dejar de lado el diagnóstico oportuno, limitación del daño y rehabilitación a través de los diferentes tratamientos. Dichas actividades buscan retribuir a la población parte de lo que aportó durante su formación académica. Durante este periodo, los estudiantes acuden a aproximadamente nueve localidades —dentro de las que se encuentran Tacoaleche, San José de la Era, Santa Rita, El Lampotal, El Bordo, San Antonio del Ciprés, La Luz y Casa Blanca— para hacer intervenciones de educación en salud”.
Explicó que estas intervenciones se encaminan principalmente en pláticas de educación en salud y realización de diagnósticos puntuales en estancias infantiles, jardines de niños, primarias, secundarias, preparatorias, trabajo con adultos mayores y comités de salud; sin embargo, la mayor limitante que se les ha presentado como equipo académico es carecer de los suficientes recursos económicos y humanos para dar cobertura a todas las comunidades de la región, aunque tampoco ha sido limitante para realizar su trabajo, por lo que se ha dado la posibilidad de dar cobertura en los municipios de Zacatecas, Guadalupe, Pánuco y Vetagrande.
Indicó que la Unidad Académica de Odontología se ha distinguido desde hace tiempo en ser pionera en concretar una formación integral de sus estudiantes con un enfoque multidisciplinario, lo que le permite tener una estrecha relación y vinculación con la población mediante la atención a sus necesidades de salud bucal.
¿Cómo funciona este software?
Este software funciona mediante una técnica llamada machine learning, en donde el desarrollador indica al sistema que ejecute determinadas acciones de acuerdo con lo que suceda en el ambiente, sin necesidad de manipularlo constantemente. Para identificar la predisposición de los niños o de la población en general, este modelo mide dos determinantes de salud, que son los socioeconómicos y los nutricionales.
“Tenemos un conjunto de datos y algoritmos de aprendizaje automático —machine learning—, en donde utilizamos una red neuronal de aprendizaje profundo —deep learning—. Lo que hacemos es alimentar esta red neuronal profunda con diferentes características para que, finalmente, al recibir la información, el sistema analice los dos tipos de determinantes de salud e indique si lo más probable es que la persona tenga o no caries”, expuso el doctor Carlos Galván.
Explicó que esta red es conocida como modelo de caja negra, ya que cuenta con una entrada de datos, un proceso oculto basado en la red neuronal profunda y una salida de información. Aclaró que aunque el trabajo más complicado ya ha sido concluido —pues esta red ya es funcional para expertos en computación—, para que el usuario objetivo —dentista— la utilice en campo, el desarrollador necesita transformarla en aplicación y este último ajuste es ejecutable en pocos días.
“A nivel de estudios, lo que hicimos fue analizar los determinantes sociodemográficos y nutricionales; en los primeros, corresponden datos como el número de personas de la familia, el ingreso familiar, tipo de empleo, características propias de la vivienda, tipo de agua de consumo, cuántos menores de cinco años viven en la misma casa, entre otros; mientras los segundos determinantes, también muy importantes, tratan sobre los hábitos alimenticios y la ingesta de carbohidratos, que la mayoría de los niños es lo que consume. Este es un dato tan importante como las condiciones en que las familias viven, pues estas localidades suelen ser económicamente desfavorecidas y la mayoría de sus habitantes tiene dificultades para cubrir una alimentación adecuada”, agregó la doctora Nubia Chávez.
Expresó que con la aplicación de estos cuestionarios, los odontólogos pueden simplificar estudios en poblaciones enteras e identificar grupos de riesgo que tengan mayor predisposición; de esta manera ya no requerirán realizar un diagnóstico clínico a cada integrante de la población para conocer su estado de salud bucal, específicamente la presencia de caries, pues la información recopilada con 10 a 13 preguntas es suficiente para saber qué grupo de población tiene mayor predisposición, y esto optimizaría los recursos y tiempos para realizar los tratamientos oportunos, así como enfocaría las actividades de promoción y prevención en la población sana. El equipo de investigación diseñó estos dos cuestionarios —uno de 10 y otro de 13 preguntas— con igual funcionalidad para atender este problema.
“Sabemos que hay comunidades alejadas en donde el camión para ir a las zonas urbanas solo pasa una vez al día y debido a esto, no tienen la oportunidad de acudir personalmente a nuestras clínicas. Con este proyecto tendremos ahora una herramienta sumamente útil y práctica para acercarnos más a ellos y brindar una atención más completa y pronta a la población que lo necesita”, concluyó.
