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La IA empieza a detectar caries y periodontitis antes de que el paciente llegue al dentista
Esther Cortinas Moreno··5 min
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Hay un número que resume bien el problema que este proyecto intenta resolver: 71,7%. Ese es el porcentaje de mujeres embarazadas en las que el sistema SMARTeeth —el predecesor de lo que ahora se llama SMARTeeth++— detectó caries en fase inicial durante screenings integrados en visitas obstétricas. Mujeres que estaban acudiendo a sus revisiones de embarazo, no a la clínica dental. Mujeres que, sin ese screening, probablemente habrían llegado al dentista meses o años después, cuando la caries ya habría progresado.
El dato no mide la precisión del sistema. Mide cuánta patología oral está circulando sin detectar en población que no está buscando atención dental activamente.
Y la respuesta que da es incómoda: mucha.
Ahora, los investigadores del Eastman Institute for Oral Health de la Universidad de Rochester han recibido un contrato de cinco años y 3,1 millones de dólares del National Institute of Dental and Craniofacial Research, parte de los NIH de Estados Unidos, para llevar esa idea más lejos. El proyecto se llama SMARTeeth++ y su objetivo es construir una plataforma de IA capaz de detectar y predecir enfermedad oral — caries y periodontitis — completamente fuera del entorno clínico tradicional.
¿Qué es SMARTeeth++ y cómo funciona?
SMARTeeth++ combina tres elementos que, por separado, no son nuevos. Lo que es nuevo es su integración y el contexto en que pretende usarse.
Imagen intraoral portátil. El sistema utiliza dispositivos de captura de imagen intraoral compactos y manejables, diseñados para que puedan operarlos personas sin formación dental específica — en consultas médicas, en programas comunitarios de salud, potencialmente a través de una plataforma móvil que el propio usuario podría usar en casa.
Análisis por IA. Las imágenes capturadas se procesan mediante algoritmos de inteligencia artificial entrenados para detectar signos de caries y enfermedad periodontal en fase temprana. El sistema no da un diagnóstico: identifica señales de alerta que requieren evaluación por un profesional.
Datos de salud del paciente. El sistema cruza los hallazgos de imagen con información de salud general del paciente — historial médico, factores de riesgo, datos demográficos — para construir modelos predictivos que no solo detecten enfermedad presente sino que estimen qué pacientes tienen mayor probabilidad de progresión rápida y necesitan intervención prioritaria.
Esa última capa es la que el equipo investigador considera más transformadora. La Dra. Jin Xiao, profesora y decana asociada de Educación en Salud Oral de la Universidad de Rochester y directora del proyecto, lo explica con precisión: "La detección es importante, pero la predicción podría ser transformadora. Si podemos identificar a una persona que está comenzando a desarrollar enfermedad y sabemos que tiene una alta probabilidad de progresar rápidamente, tenemos la oportunidad de intervenir mucho antes. Eso nos mueve de reaccionar ante la enfermedad oral a prevenirla."
El problema que intenta resolver: la brecha entre quién tiene patología y quién llega al dentista
Para entender por qué este proyecto importa, hay que entender la dimensión del problema de acceso a la salud bucodental.
La periodontitis afecta a más de 1.000 millones de personas en todo el mundo y sigue siendo una de las enfermedades crónicas más infradiagnosticadas del planeta. La caries dental es la enfermedad no transmisible más prevalente en humanos. Y sin embargo, una proporción muy significativa de esa carga de enfermedad no llega a los servicios dentales hasta que ha progresado a estadios donde el tratamiento es más complejo, más caro y, en muchos casos, menos efectivo.
Las barreras son bien conocidas: coste, transporte, disponibilidad de proveedores, distancia geográfica en zonas rurales, falta de conciencia o de síntomas perceptibles en fases tempranas. El resultado es el mismo en todos los casos: el paciente llega cuando el problema ya es grande.
SMARTeeth++ plantea una respuesta estructural a ese problema: si la patología no llega al dentista, el screening llega a donde está la patología. En consultas médicas de atención primaria. En visitas obstétricas. En programas comunitarios. En el propio teléfono del usuario.
El proyecto del NIH está diseñado para dos aplicaciones complementarias: una plataforma móvil que podría permitir a los propios individuos participar en el screening de salud oral, y una plataforma de gestión clínica que higienistas dentales y otros profesionales sanitarios entrenados podrían usar para realizar screenings en grupos de pacientes fuera del entorno dental.
En los dos casos, el dentista sigue siendo responsable del diagnóstico y el tratamiento. La tecnología extiende el alcance de la detección, no la autoridad clínica del profesional.
Lo que ya había demostrado el SMARTeeth original
SMARTeeth++ es la evolución de un sistema anterior que los mismos investigadores de Rochester ya habían probado en entorno real. Los resultados de esa fase previa son los que han justificado la financiación del NIH para dar el siguiente paso.
El sistema original fue probado integrando el screening oral en visitas obstétricas — las revisiones de embarazo — en un contexto donde las mujeres ya estaban en contacto con el sistema sanitario por razones distintas a la salud dental. El resultado: caries en fase inicial detectada en el 71,7% de las participantes. Casi tres de cada cuatro mujeres embarazadas con patología oral que no habían buscado atención dental.
Ese dato tiene dos lecturas:
La primera es que la prevalencia de caries no diagnosticada en población general es mucho mayor de lo que los sistemas sanitarios suelen registrar, precisamente porque solo se registra lo que llega a la consulta.
La segunda es que el modelo de integrar el screening oral en entornos médicos no dentales funciona — la gente acepta ese tipo de screening cuando está en un contexto sanitario de confianza.
Qué dice la ciencia reciente sobre la viabilidad del screening oral con IA
El proyecto SMARTeeth++ no existe en el vacío. Hay un cuerpo de investigación creciente que está evaluando la viabilidad del diagnóstico oral asistido por IA, y los resultados son prometedores aunque con matices importantes.
Un estudio publicado en septiembre de 2026 en el Journal of Dental Research por investigadores liderados desde la Universidade de Santiago de Compostela analizó 2.303 muestras procedentes de 33 proyectos internacionales para evaluar la capacidad de distintos modelos de machine learning en detectar periodontitis. El hallazgo más sorprendente: los mejores modelos funcionaron con saliva, no con placa subgingival. El modelo de mayor rendimiento alcanzó un AUC de 0,928, con sensibilidad del 92,4% y especificidad del 85,3%, superando significativamente a los modelos basados en muestras de placa subgingival (AUC de 0,803).
Dicho en términos más comprensibles: el modelo fue capaz de identificar correctamente a pacientes con periodontitis en el 92,4% de los casos, con solo saliva como muestra. No es una biopsia. No es un sondaje. Es escupir en un tubo.
Los propios autores del estudio son cuidadosos con las implicaciones: los datos proceden de proyectos distintos, las muestras de diferentes hábitats no siempre corresponden a los mismos individuos y piden validación externa antes de trasladar esto a la clínica. Pero la dirección que señala el resultado es muy clara.
Un estudio anterior de la Universidad de Kyushu con 2.050 adultos y microbiota salivar también mostró resultados sólidos, con AUC de 0,87 para periodontitis generalizada. La convergencia de varios grupos de investigación apuntando en la misma dirección — saliva como ventana diagnóstica para la periodontitis — refuerza la señal.
Lo que esto no es todavía (y por qué importa decirlo)
Un artículo honesto sobre este tema tiene que incluir lo que todavía no es verdad.
SMARTeeth++ es un proyecto de investigación financiado a cinco años. No es un producto disponible. No hay fecha de comercialización anunciada ni siquiera estimada. El sistema tendrá que demostrar eficacia clínica en condiciones reales, superar procesos de aprobación regulatoria y resolver preguntas de implementación práctica que todavía no tienen respuesta.
El diagnóstico basado en IA para condiciones médicas tiene un historial de prometer más de lo que entrega a corto plazo. Los sistemas funcionan en condiciones controladas de laboratorio y a veces no replican esos resultados en el mundo real, con su variabilidad, sus limitaciones de imagen, su heterogeneidad de pacientes.
Y la pregunta de quién realiza el screening, quién interpreta los resultados y cómo se integra en los flujos de atención existentes es una pregunta de implementación que es tan difícil como la tecnológica.
Lo que sí es real hoy: el problema que SMARTeeth++ intenta resolver existe y es grande. El enfoque tiene respaldo científico creciente. Y la financiación del NIH — el organismo que financia la investigación biomédica más rigurosa del mundo — a cinco años es una señal de que el potencial es suficientemente sólido para merecer esa inversión.
Por qué importa para el sector dental en España
En España, el 24% de la población no acude nunca al dentista y casi la mitad no lo hace de forma regular, según el Consejo General de Dentistas. Las razones son las mismas que en cualquier otro país: coste, falta de síntomas en fases tempranas, baja percepción de urgencia. La patología periodontal en particular tiene una característica que complica especialmente la detección temprana: es prácticamente asintomática hasta estadios avanzados.
Un sistema capaz de realizar screening periodontal o de caries en entornos médicos no dentales — consultas de médico de familia, visitas de pediatría, revisiones en centros de salud — podría cambiar radicalmente cuántos pacientes llegan al dentista en fases donde el tratamiento es todavía sencillo y económicamente accesible.
El rol del higienista dental en ese escenario sería central. SMARTeeth++ está diseñado explícitamente para que higienistas y otros profesionales sanitarios entrenados puedan operarlo en entornos no dentales. Si la tecnología se desarrolla como se prevé, la higiene dental podría tener un papel mucho más amplio en la salud pública española que el que tiene hoy, integrada en equipos de atención primaria que hoy no incluyen profesionales de salud oral.
Es un escenario a años vista. Pero las decisiones sobre formación, perfiles profesionales y modelos de atención que el sector tome en los próximos años van a determinar si España está preparada para ese escenario cuando llegue.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es SMARTeeth++ y quién lo desarrolla? SMARTeeth++ es una plataforma de inteligencia artificial para la detección y predicción de enfermedad oral — caries y periodontitis — fuera del entorno de la clínica dental. La desarrollan investigadores del Eastman Institute for Oral Health de la Universidad de Rochester (EE.UU.), con financiación de 3,1 millones de dólares del NIH a cinco años, anunciada el 2 de septiembre de 2026.
¿Puede la IA detectar caries sin ir al dentista? Todavía no de forma validada para uso clínico generalizado. SMARTeeth++ es un proyecto de investigación en desarrollo. Lo que la ciencia sí muestra es que los sistemas de IA pueden detectar señales de patología oral en imágenes portátiles con resultados prometedores en entornos controlados. La validación clínica en condiciones reales y los procesos regulatorios son los pasos que quedan por recorrer.
¿Qué resultados obtuvo el estudio sobre saliva y periodontitis publicado en 2026? El estudio de la Universidade de Santiago de Compostela, publicado en el Journal of Dental Research en septiembre de 2026 y basado en 2.303 muestras de 33 proyectos internacionales, mostró que los modelos de machine learning entrenados con microbiota salivar alcanzaron un AUC de 0,928 para detectar periodontitis, con sensibilidad del 92,4% y especificidad del 85,3%. Los propios autores advierten que se necesita validación externa antes de trasladar estos resultados a la práctica clínica.
¿Supone SMARTeeth++ una amenaza para los higienistas dentales? No. El sistema está diseñado explícitamente para que higienistas y otros profesionales sanitarios entrenados puedan operarlo en entornos no dentales. El diagnóstico y el tratamiento siguen siendo responsabilidad del dentista. Si el proyecto tiene éxito, el papel del higienista dental podría ampliarse hacia la atención primaria y los programas comunitarios de salud, no reducirse.
¿Cuándo podría estar disponible este tipo de tecnología en España? SMARTeeth++ es un proyecto de investigación a cinco años que todavía tiene que demostrar eficacia clínica en condiciones reales y superar procesos regulatorios. No hay fecha estimada de comercialización. La tecnología de base — imágenes intraorales portátiles y análisis con IA — ya existe en distintas formas; lo que está en desarrollo es la integración, la validación clínica y los modelos predictivos.