{"id":193785,"date":"2026-01-14T12:28:11","date_gmt":"2026-01-14T11:28:11","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-sistema-basado-en-ia-mejora-la-estimacion-legal-de-la-edad-en-contextos-forenses-y-migratorios\/"},"modified":"2026-01-14T12:28:11","modified_gmt":"2026-01-14T11:28:11","slug":"un-sistema-basado-en-ia-mejora-la-estimacion-legal-de-la-edad-en-contextos-forenses-y-migratorios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-sistema-basado-en-ia-mejora-la-estimacion-legal-de-la-edad-en-contextos-forenses-y-migratorios\/","title":{"rendered":"Un sistema basado en IA mejora la estimaci\u00f3n legal de la edad en contextos forenses y migratorios"},"content":{"rendered":"

Un equipo internacional, en el que participa el profesor e investigador de la Universidad de Oviedo Stefano De Luca, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de estimar la edad legal de una persona con un alto nivel de exactitud.<\/p>\n

Los resultados del proyecto de investigaci\u00f3n resultan especialmente relevantes en contextos como la migraci\u00f3n irregular, la\u00a0trata de personas, los matrimonios forzados o la explotaci\u00f3n infantil, donde determinar si una persona es menor de edad puede marcar la diferencia entre recibir protecci\u00f3n o quedar expuesta a situaciones de riesgo. Los hallazgos de este trabajo han sido publicados en la revista Applied Soft Computing.<\/p>\n

El m\u00e9todo utiliza una\u00a0red neuronal profunda\u00a0para estimar la edad de forma continua mediante un enfoque de regresi\u00f3n<\/p>\n

El modelo se entren\u00f3 con una muestra de 10 739 radiograf\u00edas panor\u00e1micas dentales (ortopantomograf\u00edas), correspondientes a personas de entre 14 y 26 a\u00f1os, bien equilibrada entre hombres y mujeres y procedentes de instituciones de doce pa\u00edses de cuatro continentes.<\/p>\n

Seg\u00fan los autores, esta diversidad garantiza la robustez del sistema ante diferencias geogr\u00e1ficas y biol\u00f3gicas. El m\u00e9todo utiliza una red neuronal profunda denominada LAENet para estimar la edad de forma continua mediante un enfoque de regresi\u00f3n. Con este procedimiento, el sistema obtuvo un error medio absoluto de solo 1,12 a\u00f1os y una precisi\u00f3n del 88,38 % al determinar si una persona supera o no el umbral de los 18 a\u00f1os.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Garant\u00edas \u00e9ticas y jur\u00eddicas<\/h2>\n

Uno de los principales retos en los procesos de estimaci\u00f3n de edad es evitar que menores sean clasificados err\u00f3neamente como adultos, con las graves consecuencias que ello puede tener para su protecci\u00f3n legal. Por este motivo, el nuevo sistema incorpora intervalos de predicci\u00f3n que aportan un rango de edad con niveles definidos de confianza estad\u00edstica.\u00a0<\/p>\n

Uno de los principales retos en la estimaci\u00f3n de edad es evitar que menores sean clasificados err\u00f3neamente como adultos, con las graves consecuencias que ello puede tener para su protecci\u00f3n legal<\/p>\n

El modelo permite aplicar par\u00e1metros m\u00e1s conservadores que prioricen la defensa del menor. Por ejemplo, utilizando un nivel de seguridad del 95% en la estimaci\u00f3n del l\u00edmite inferior de la edad, el 98,2% de los menores es clasificado correctamente como tal.<\/p>\n

Este enfoque se alinea con las directrices europeas de inteligencia artificial confiable y cumple los principios de no discriminaci\u00f3n, transparencia, bienestar social y\u00a0supervisi\u00f3n humana. De este modo, la tecnolog\u00eda se presenta como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones por parte de las autoridades judiciales y no como un sustituto del criterio de los profesionales de los \u00e1mbitos cl\u00ednico y forense.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Validado para escenarios reales<\/h2>\n

El sistema fue validado adem\u00e1s con muestras de poblaciones que no formaban parte del entrenamiento inicial. Incluso en estos casos, mantuvo altos niveles de rendimiento, con m\u00e1rgenes de error de entre 1,21 y 1,47 a\u00f1os y precisiones que oscilaron entre el 83 % y el 92 % en la clasificaci\u00f3n de la mayor\u00eda de edad. Los autores se\u00f1alan que, a d\u00eda de hoy, se trata del primer m\u00e9todo basado en inteligencia artificial que demuestra de forma completa su aplicabilidad en contextos forenses reales, as\u00ed como su compatibilidad con los protocolos europeos de estimaci\u00f3n de edad.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Javier Venema, Stefano De Luca, Pablo Mesejo, \u00d3scar Ib\u00e1\u00f1ez. Trustworthy AI-based legal age estimation using orthopantomographs. Applied Soft Computing, 187, 2026, 114386.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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