El proyecto FONDEF «AI Ceph», dirigido por la académica Carla Vairetti de la Universidad de Chile y desarrollado junto a un equipo interdisciplinario de ingenieros, odontólogos y estudiantes, busca crear una herramienta de apoyo a la decisión clínica en el diagnóstico de maloclusiones dentales mediante el análisis automatizado de telerradiografías de perfil.
Un equipo interdisciplinario liderado por la académica Carla Vairetti (Universidad de Chile) se adjudicó financiamiento del Concurso IDeA I+D 2026 de ANID-FONDEF para desarrollar «AI Ceph: Sistema de diagnóstico cefalométrico automatizado basado en Inteligencia Artificial», iniciativa en la que participa como investigador el académico de la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de la Universidad de Chile, Sebastián Maldonado. El proyecto tiene una duración de dos años y ya se encuentra en marcha.
El sistema busca abordar el diagnóstico de la maloclusión, una alteración en la alineación de la mordida que, según explica Maldonado, requiere tratamientos de ortodoncia cuya efectividad mejora mientras antes se detecten, particularmente en pacientes infantiles. Tradicionalmente, ese diagnóstico se realiza mediante la medición manual de puntos anatómicos sobre telerradiografías de perfil, imágenes que capturan el perfil facial y cervical del paciente.
«La inteligencia artificial desde hace ya unos 15 años es muy buena para analizar imágenes y permite entender patrones que antes se calculaban casi con una regla sobre la radiografía», señala Maldonado.
El sistema propuesto no busca reemplazar el criterio del especialista, sino asistirlo en la identificación de puntos relevantes y en la anticipación de cómo evolucionará la mordida del paciente. Según el académico, la herramienta apunta especialmente a apoyar a profesionales con menos experiencia: «la idea es crear una herramienta que no decida ni reemplace al odontólogo, pero que le ayude a tomar la decisión con más precisión».
Un equipo interdisciplinario
El proyecto es dirigido por Carla Vairetti, académica en ingeniería de la Universidad de Chile, con quien Maldonado ha colaborado previamente en distintas iniciativas de aplicación médica. El equipo incorpora además a tres odontólogos y a un grupo de estudiantes encargados de etiquetar e interpretar las radiografías que alimentan el entrenamiento del modelo.
El rol de Maldonado se concentra en el entrenamiento del sistema de inteligencia artificial. «Es tanto ayudar al entrenamiento de las máquinas, pues el fondo permite recolectar más datos, como la implementación: crear una herramienta que sirva como prueba de concepto, no solo para hacer un paper, sino para tener un primer piloto que podamos evaluar con especialistas en odontología», explica.
Maldonado, cuyo foco principal ha estado en aplicaciones de negocios y en el sector público, ámbito en el que integró el equipo ganador del proyecto «Fiscal HeredIA», segundo lugar del IFORS Prize 2026, ha desarrollado también trabajos en el área de la salud. Entre esos antecedentes se cuenta su participación en un proyecto de interpretación de imágenes oftalmológicas para la detección de daño retinal, junto a un equipo de oftalmología de la Universidad de Chile.
«Mi trabajo se centra en analítica y operaciones, y su propósito es apoyar la toma de decisiones. En el ámbito médico esas decisiones tienen consecuencias directas sobre la salud de las personas, y eso hace especialmente motivante colaborar con médicos y odontólogos» , afirma el académico.
Según indica, tanto el proyecto de daño retinal como «AI Ceph» comparten un mismo propósito de fondo: aliviar la carga de las listas de espera de atención y agilizar el diagnóstico en problemas de salud de alta prevalencia.
