Sebastián Ríos lidera proyecto en IA entre Brasil y Chile para creación de coronas dentales

14 de agosto 2025 | Equipo de Vinculación

Un proyecto en etapa inicial, liderado por el académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile, Sebastián Ríos, busca evaluar el uso de modelos generativos de inteligencia artificial (IA) y escaneos 3D para apoyar la creación de coronas dentales. El objetivo es comprender si estas tecnologías podrían, en el futuro, contribuir a simplificar un proceso que hoy es manual, lento y costoso, y que podría beneficiarse de un flujo de trabajo digital.

A diferencia de la mayoría de las aplicaciones médicas actuales de IA —enfocadas en imágenes 2D—, esta investigación trabaja con datos tridimensionales. A partir de escáneres 3D de mandíbulas completas, obtenidos en colaboración con la profesora Lucileide Medeiros, Ph.D. en Ingeniería Eléctrica y de Computación y profesora de Eletroeletrônica en la Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN, Brasil), se están probando distintas técnicas para reconstruir coronas dentales basadas en la morfología real de cada paciente.

Gracias a esta colaboración, se obtuvieron fondos brasileños de cooperación internacional, lo que permitió que dos tesistas del Magíster en Ciencia de Datos (MDS) y del Departamento de Ingeniería Industrial —Catherine Benavides y Bárbara Aguayo— viajaran a Brasil para trabajar junto a especialistas locales. Un tercer tesista, Hecmar Amaro Taucare, también participa en el proyecto y se espera que pueda realizar una estadía en Brasil en 2026.

El equipo cuenta, además, con la participación de Iván Sipirán, académico del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) de la Universidad de Chile y especialista en computer vision, quien aporta su experiencia en el procesamiento y análisis de datos tridimensionales, clave para el desarrollo de los algoritmos que sustentan esta investigación.

En esta etapa, el equipo explora diferentes enfoques de modelado, incluyendo modelos de difusión para nubes de puntos como PC-Diff, capaces de completar o reconstruir geometrías dentales a partir de escaneos parciales. También se están evaluando otros modelos de completado de nubes de puntos, como PoinTr y SeedFormer, además de métodos de reconstrucción de malla 3D (mesh reconstruction) que podrían permitir pasar de datos dispersos a superficies listas para impresión o fresado.

“Cada diente puede contener cientos de miles de puntos de información, lo que nos obliga a reducir (samplear) esos datos a miles de puntos para procesarlos con GPUs. En este momento, evaluamos distintas estrategias para mejorar la velocidad de procesamiento y entender qué características del modelo son relevantes para lograr una buena oclusión. Aún tenemos muchas preguntas abiertas y bastante investigación básica por hacer antes de pensar siquiera en un prototipo funcional”, explica Ríos.

El trabajo está lejos de tener un impacto clínico inmediato, pero los avances podrían, a futuro, sentar las bases para integrar este tipo de sistemas en entornos odontológicos digitales. Por ahora, el foco está en aprender qué funciona y qué no, y en entender los desafíos técnicos y científicos del problema.

Este cruce inicial entre ingeniería, inteligencia artificial y odontología —fortalecido por la colaboración con la UFRN en Brasil— busca abrir camino a nuevas líneas de investigación que, con el tiempo, podrían contribuir a mejorar el acceso y la eficiencia en tratamientos dentales.