¿A QUIÉN VE EL ALGORITMO? DIVERSIDAD DEMOGRÁFICA Y VALIDACIÓN EXTERNA DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADOS AL ANÁLISIS ESTÉTICO FACIAL Y DE LA SONRISA: UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA METODOLÓGICA

Resumen

Este artículo evaluó el reporte de la diversidad demográfica y la realización de validación externa en estudios sobre modelos de inteligencia artificial (IA) aplicados al análisis estético facial y de la sonrisa. Revisión sistemática metodológica con búsquedas en PubMed/MEDLINE, Europe PMC, OpenAlex y SciELO en octubre de 2026, reportada según PRISMA 2020 y restringida a estudios con texto completo gratuito. De los 264 registros únicos, se incluyeron 14 estudios, publicados entre 2022 y 2026 y procedentes de 12 países. El sexo de los participantes se informó en el 78,6% de los estudios, la edad en el 57,1% y la etnia o ascendencia en el 35,7%; entre estos, tres de cinco utilizaron muestras de una única población. Ninguno de los ocho modelos desarrollados por los autores fue sometido a validación externa, y solo una de las seis herramientas listas y modelos de lenguaje tuvo descrita su población de entrenamiento. Ningún estudio evaluó pacientes brasileños. Se concluye que los modelos de IA para análisis estético se desarrollan y prueban en poblaciones poco descritas y poco diversas, lo que limita su generalización a países mestizos, como Brasil, y refuerza la necesidad de un reporte estandarizado y de validación externa antes del uso clínico.