Página de referencia
Glosario
Los términos que aparecen en los artículos de esta biblioteca, definidos con precisión y sin jerga innecesaria. Cada entrada enlaza al artículo que la desarrolla a fondo.
Alucinación
Respuesta de un modelo de lenguaje que contiene información falsa presentada con la misma seguridad que la verdadera. No es un fallo ocasional, sino una consecuencia de cómo generan texto estos modelos. Por eso cualquier dato clínico, referencia o dosis que produzcan debe verificarse antes de usarse.
Anexo I y anexo III del reglamento de IA
Las dos vías por las que un sistema de inteligencia artificial se considera de alto riesgo en el reglamento europeo. El anexo I recoge productos ya regulados, como los productos sanitarios que necesitan evaluación por un organismo notificado; el anexo III enumera usos concretos, como la selección de personal. Los programas dentales de diagnóstico entran por el anexo I, y por eso sus obligaciones son exigibles desde el 2 de agosto de 2028.
Aumentación
Efecto por el cual una herramienta asume parte de las tareas de un profesional y potencia su trabajo, en lugar de reemplazarlo. Se opone a la sustitución, en la que la máquina hace el trabajo completo y el profesional deja de ser necesario. En odontología, prácticamente todo lo que hace hoy la inteligencia artificial es aumentación.
Autorización 510(k)
Vía por la que la FDA estadounidense permite vender un producto sanitario cuando el fabricante demuestra que es sustancialmente equivalente a otro ya autorizado. Los datos de rendimiento los genera y los presenta el propio fabricante. No tiene validez en Europa, donde un programa de diagnóstico necesita marcado CE.
Categoría especial de datos
Tipo de dato personal que el RGPD protege con exigencias reforzadas porque su uso indebido puede causar un daño grave, y entre el que están los datos de salud. En odontología incluye la historia clínica, las radiografías, las fotografías intraorales y los registros de un escáner. Tratarlos exige una base jurídica específica y medidas de seguridad superiores a las de un dato corriente.
CBCT
Tomografía computarizada de haz cónico: técnica que obtiene, con una sola rotación de un haz de rayos X en forma de cono, una imagen tridimensional de los maxilares y los dientes. Permite ver en tres planos estructuras que la radiografía convencional superpone, a cambio de una dosis de radiación mayor que la de una periapical o una panorámica. Es el tipo de imagen en el que los programas de inteligencia artificial obtienen hoy sus mejores resultados.
Criterio clínico aplicado a la IA
Capacidad de decidir si una herramienta de inteligencia artificial aporta valor en un caso concreto, valorando la evidencia disponible, sus límites conocidos, el contexto del paciente y la responsabilidad profesional que conlleva usarla. No consiste en saber cómo funciona el algoritmo, sino en saber cuándo conviene —y cuándo no— apoyarse en él.
Detección asistida por IA
Uso de un algoritmo para señalar en una imagen los hallazgos compatibles con patología, de modo que el profesional los revise. El sistema propone y marca; el diagnóstico, su interpretación y la decisión de tratar siguen siendo del odontólogo. Todos los sistemas dentales disponibles hoy pertenecen a esta categoría: ninguno diagnostica de forma autónoma.
Encargado del tratamiento
Persona o empresa que trata datos personales por cuenta del responsable, que es quien decide para qué se usan. En una clínica, el proveedor de un programa que analiza radiografías en sus servidores suele ser encargado y la clínica, responsable. El RGPD exige entre ambos un contrato escrito que fije qué puede hacer el proveedor con esos datos.
Especificidad
Proporción de casos sin patología que una prueba o un algoritmo clasifica correctamente como sanos. Una especificidad de 0,90 significa que, de cada 100 dientes sanos, 90 se identifican bien y 10 se marcan como sospechosos sin serlo. Es la contrapartida de la sensibilidad: subir una suele bajar la otra.
Estándar de referencia
Método que se toma como verdad para medir si una prueba o un algoritmo acierta. Puede ser la histología, el seguimiento clínico o el consenso de expertos sobre la misma imagen, y cada uno da cifras distintas para el mismo programa. Cuando es la opinión de expertos, el estudio mide cuánto se parece el programa a ellos, no cuánta patología hay.
Estudio de lectores
Diseño en el que varios profesionales interpretan las mismas imágenes sin ayuda y con un programa, para medir si la herramienta mejora su rendimiento. Es la prueba habitual para autorizar un sistema de detección asistida. Su resultado depende de las imágenes, de los lectores y de la verdad de referencia elegidas, y por eso dos estudios distintos no son comparables entre sí.
EUDAMED
Base de datos pública de la Comisión Europea en la que se registran los fabricantes, los productos sanitarios y sus certificados. Permite comprobar si un programa de diagnóstico está registrado, con qué clase de riesgo y si su fabricante declara comercializarlo en la Unión Europea. Que un producto figure en ella indica que cumple los requisitos para venderse, no que su rendimiento se haya validado de forma independiente.
Falso positivo
Hallazgo que un sistema de detección señala como patológico cuando en realidad no lo es. En el diagnóstico dental asistido por IA es el error de mayor relevancia clínica, porque puede inducir a tratar donde solo procedía vigilar. Una herramienta muy sensible detecta casi todas las lesiones reales, pero a costa de aumentar los falsos positivos: por eso la sensibilidad no debe valorarse nunca sola.
Generalización (validación externa)
Capacidad de un algoritmo de mantener su rendimiento cuando se aplica a datos distintos de aquellos con los que se entrenó: otra población, otros equipos de rayos, otros protocolos de imagen. Un sistema validado solo con las imágenes de su propio desarrollo puede rendir sensiblemente peor en una consulta real. Preguntar por la validación externa es la primera cuestión que conviene plantearle a un fabricante.
IA de asistencia frente a IA autónoma
Un sistema de asistencia propone y el profesional decide; un sistema autónomo decide y ejecuta sin intervención humana. En odontología, lo disponible hoy pertenece a la primera categoría, y la normativa europea exige supervisión humana efectiva en los sistemas sanitarios de alto riesgo.
Lesión periapical
Alteración de los tejidos que rodean el ápice de la raíz, casi siempre inflamatoria y secundaria a una infección del conducto. En la radiografía aparece como una zona radiolúcida alrededor del ápice, que puede no verse en una periapical o una panorámica mientras la lesión no afecta a la cortical. Es una de las tareas en las que más cambia el rendimiento de la inteligencia artificial según el tipo de imagen.
Modelo de lenguaje (LLM)
Sistema de inteligencia artificial entrenado con grandes volúmenes de texto para generar lenguaje a partir de una instrucción. Sirve para redactar, resumir y reformular, pero no comprueba si lo que escribe es cierto. En la clínica es útil para documentación y comunicación, nunca para interpretar una prueba diagnóstica.
Nivel óseo radiográfico
Altura de la cresta del hueso alveolar medida sobre una radiografía respecto a una referencia fija del diente, normalmente el límite amelocementario. Se usa para estimar la pérdida ósea en la enfermedad periodontal. Al medirse en una imagen bidimensional, no sustituye al sondaje ni muestra los defectos por vestibular o por lingual.
Red neuronal convolucional (CNN)
Tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado para analizar imágenes. Aprende a reconocer patrones visuales a partir de miles de ejemplos etiquetados previamente por profesionales, aplicando filtros sucesivos que van de los bordes simples a las estructuras complejas. Es la tecnología que hay detrás de prácticamente todos los sistemas de detección de patología en radiografía dental.
Reglamento europeo de IA (EU AI Act)
Reglamento (UE) 2024/1689, que regula los sistemas de inteligencia artificial en la Unión Europea clasificándolos por nivel de riesgo. Los sistemas de IA de uso sanitario se sitúan en la categoría de alto riesgo, lo que impone obligaciones al fabricante y exige supervisión humana efectiva por parte del profesional. Es aplicable desde el 2 de agosto de 2026, aunque el Reglamento (UE) 2026/1744 retrasó las obligaciones de alto riesgo al 2 de diciembre de 2027 y al 2 de agosto de 2028.
RGPD
Reglamento (UE) 2016/679, General de Protección de Datos, aplicable en toda la Unión Europea desde 2018. Clasifica los datos de salud —y una radiografía dental lo es— como categoría especial, cuyo tratamiento exige una base jurídica reforzada y medidas de seguridad adicionales. Para una clínica que usa herramientas de IA es hoy la fuente principal de obligación legal, muy por delante de cualquier normativa específica de inteligencia artificial.
Segmentación automática
Delimitación por un programa del contorno exacto de una estructura en una imagen, como un diente, el conducto mandibular o una lesión. Se diferencia de la detección en que no solo señala dónde está algo, sino qué espacio ocupa. Es la tarea en la que la inteligencia artificial dental obtiene hoy sus mejores resultados, porque tiene una respuesta geométrica que se puede comprobar.
Sensibilidad
Proporción de casos con patología que una prueba o un algoritmo detecta correctamente. Una sensibilidad de 0,85 significa que se identifican 85 de cada 100 lesiones realmente presentes y que 15 pasan desapercibidas. Es la cifra que más exhibe el marketing de las herramientas de detección, y la que menos significa cuando se mira sola.
Sesgo algorítmico
Desviación sistemática en el comportamiento de un modelo, heredada de los datos con los que se entrenó. Si esos datos sobrerrepresentan a una población, un tipo de equipo o un protocolo de imagen, el sistema rendirá peor fuera de ese contexto. No es un fallo puntual que se corrija con una actualización: es una propiedad del entrenamiento.
Sistema de IA de alto riesgo
Categoría del Reglamento europeo de IA para los sistemas que pueden afectar de forma significativa a la salud, la seguridad o los derechos de las personas, sujetos a obligaciones de gestión de riesgos, documentación y supervisión humana. Los sistemas integrados en productos sanitarios que necesitan la evaluación de un organismo notificado pertenecen a ella, y sus obligaciones son aplicables desde el 2 de agosto de 2028.
Supervisión humana efectiva
Exigencia del Reglamento europeo de Inteligencia Artificial según la cual una persona con competencia y autoridad suficientes debe poder entender, vigilar y revertir la decisión de un sistema de alto riesgo. En la práctica clínica significa que la salida del algoritmo es una propuesta revisable, no una conclusión: aceptarla o descartarla es un acto profesional del que se responde.
Valor predictivo positivo
Proporción de los casos que una prueba o un algoritmo marca como positivos que de verdad tienen la patología. Un valor de 0,65 significa que, de cada 100 marcas, 65 corresponden a lesiones reales y 35 son falsas alarmas. A diferencia de la sensibilidad, depende de cuánta patología haya en la población: en una consulta con poca caries, el mismo programa acierta menos cuando marca.