Un sistema con participación de la institución asturiana estima la mayoría de edad con un 88% de precisión a partir de radiografías dentales
Un sistema basado en inteligencia artificial capaz de estimar la edad legal de una persona con un alto grado de fiabilidad acaba de dar un paso decisivo en su validación científica. El modelo, desarrollado por un grupo internacional de investigadores en el que participa la Universidad de Oviedo, logra un error medio absoluto de solo 1,12 años y una precisión del 88,38% al determinar si una persona ha alcanzado o no la mayoría de edad. Un avance con implicaciones directas en la protección de menores en contextos especialmente sensibles, como procesos migratorios sin documentación, casos de trata, explotación infantil o procedimientos judiciales.
El proyecto, financiado por la Unión Europea y cuyos resultados se han publicado en la revista Applied Soft Computing, se ha entrenado a partir de 10.739 radiografías panorámicas dentales de personas de entre 14 y 26 años. La muestra, equilibrada entre hombres y mujeres y procedente de instituciones de doce países de cuatro continentes, garantiza la diversidad biológica y geográfica necesaria para que el sistema funcione con robustez en escenarios reales. La metodología se basa en una red neuronal profunda denominada LAENet, diseñada para estimar la edad de forma continua mediante técnicas de regresión. Este enfoque no solo permite calcular una edad aproximada, sino también determinar con elevada fiabilidad si una persona supera el umbral legal de los 18 años, un aspecto clave en la toma de decisiones judiciales y administrativas.
Garantías éticas y jurídicas
Uno de los principales desafíos en la estimación forense de la edad es evitar que menores sean clasificados erróneamente como adultos, con el consiguiente riesgo de perder la protección legal que les corresponde. Para minimizar este peligro, el sistema incorpora intervalos de predicción que ofrecen rangos de edad con distintos niveles de confianza estadística. Aplicando un criterio conservador, con un 95% de seguridad en el límite inferior, el 98,2% de los menores es correctamente identificado como tal.
El sistema ha sido probado también con muestras de poblaciones que no formaban parte del entrenamiento inicial, manteniendo altos niveles de rendimiento. En estos escenarios, los márgenes de error se situaron entre 1,21 y 1,47 años, con precisiones de entre el 83% y el 92% en la clasificación de mayoría de edad. Según los autores, se trata del primer método basado en inteligencia artificial que demuestra de forma completa su aplicabilidad en contextos forenses reales y su compatibilidad con los protocolos europeos de estimación de edad.
