Publicación: Relación entre la inteligencia artificial como herramienta de apoyo y la identificación de signos de alarma del cáncer oral en internos de odontología de Lima, 2026
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Resumen
El objetivo del estudio fue analizar la relación entre la inteligencia artificial como herramienta de apoyo y la identificación de signos de alarma del cáncer oral en internos de odontología de una universidad de Lima durante 2026. Metodológicamente, se siguió un enfoque cuantitativo, con una investigación de tipo aplicado, nivel correlacional, diseño no experimental y medición transversal. La muestra analizada estuvo constituida por 103 internos, seleccionados mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia. Para obtener los datos se aplicó un cuestionario estructurado dividido en dos secciones: una destinada a valorar la percepción sobre la inteligencia artificial mediante una escala tipo Likert y otra conformada por casos clínicos para evaluar la identificación de signos de alarma del cáncer oral. Los datos fueron procesados con IBM SPSS Statistics versión 32 mediante procedimientos descriptivos y el coeficiente Rho de Spearman. Respecto a los resultados, el 77,7 % de los participantes alcanzó un nivel alto de percepción sobre la inteligencia artificial como herramienta de apoyo y el 22,3 % se ubicó en el nivel medio. En cuanto a la identificación de signos de alarma del cáncer oral, 61,2 % de los internos se ubicó en el nivel alto, 35,9 % en el nivel medio y 2,9 % en el nivel bajo. El análisis de correlación mostró una asociación positiva de muy baja magnitud entre las variables, sin alcanzar significancia estadística (ρ = 0,144; p = 0,145). A partir de los hallazgos obtenidos, no fue posible demostrar una asociación estadísticamente significativa entre la inteligencia artificial como herramienta de apoyo y la identificación de signos de alarma del cáncer oral en los internos evaluados.
Resumen
The objective of this study was to establish the relationship between artificial intelligence as a support tool and the identification of oral cancer warning signs among dental interns at a university in Lima during 2026. Methodologically, a quantitative approach was followed, with an applied, correlational, non-experimental, and cross-sectional study. The sample consisted of 103 dental interns selected through non-probability convenience sampling. Data were collected using a structured questionnaire divided into two sections: one assessing participants’ perceptions of artificial intelligence through a Likert-type scale and another comprising clinical cases to evaluate the identification of oral cancer warning signs. Data were processed using IBM SPSS Statistics version 32 through descriptive procedures and Spearman’s rank correlation coefficient. Regarding the results, 77.7% of participants showed a high level of perception of artificial intelligence as a support tool, while 22.3% were classified at the moderate level. For the identification of oral cancer warning signs, 61.2% of the dental interns were classified at the high level, 35.9% at the moderate level, and 2.9% at the low level. Correlation analysis showed a positive association of very low magnitude between the variables, which did not reach statistical significance (ρ = 0.144; p = 0.145). Based on these findings, a statistically significant association between artificial intelligence as a support tool and the identification of oral cancer warning signs could not be demonstrated among the dental interns evaluated.