Crean una inteligencia artificial que estima la edad legal con la precisión de un forense

Un equipo de investigadores del Instituto Andaluz Interuniversitario de Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI) de la Universidad de Granada y de la cooperativa tecnológica Panacea Cooperative Research ha presentado un innovador sistema de inteligencia artificial. Esta herramienta permite estimar la edad legal a partir de radiografías dentales, un proceso clave para la protección de menores migrantes no documentados en zonas fronterizas.

Entrenamiento global para una precisión local

El nuevo método, llamado LAENet, ha sido entrenado con la colección de ortopantomografías más extensa y diversa hasta la fecha, con más de 10.700 radiografías de 16 países. Esta diversidad permite que el sistema funcione de manera fiable con personas de orígenes geográficos distintos, un escenario validado con casi un millar de imágenes adicionales.

Los resultados de LAENet muestran un rendimiento comparable al de especialistas forenses, con un error medio de apenas 1,12 años. Su principal aportación, sin embargo, reside en un enfoque ético que reduce el riesgo de clasificar erróneamente a un menor como adulto, un fallo con graves consecuencias.

Transparencia y fiabilidad

El sistema incorpora técnicas de estimación de incertidumbre para calcular una edad mínima con soporte estadístico. Además, ofrece mapas de activación que muestran las regiones de la radiografía usadas para la decisión, reforzando así la transparencia y la supervisión humana.

Esta tecnología se presenta como una alternativa objetiva y reproducible frente a los métodos tradicionales, que son manuales, lentos y sujetos a una alta variabilidad. El desarrollo está alineado con los principios europeos de Inteligencia Artificial Confiable, priorizando la robustez técnica y el bienestar social.

Como parte del compromiso con la transferencia de conocimiento, el equipo ha lanzado una aplicación gratuita para profesionales sanitarios y forenses. A través de ella, se puede cargar una radiografía y obtener la estimación de edad y los intervalos de predicción del modelo.