ISSN-e: 2542-3401
Período: julio-septiembre, 2025
Universidad, Ciencia y Tecnología
Vol. 29, Número 128. (pp. 82-91)
Artículo de revisión bibliográőca https://doi.org/10.47460/uct.v29i128.990
Métodos innovadores para la detección temprana del cáncer oral: una
revisión sistemática
Raúl Antonio Rojas Ortega*
https://orcid.org/0000-0002-0165-7501
raul.rojas@uwiener.edu.pe
Universidad Norbert Wiener
Lima, Perú
Marya Graciela Barzola Loayza
https://orcid.org/0000-0002-1763-4857
marya.barzola@upsjb.edu.pe
Universidad Privada San Juan Bautista
Lima, Perú
Christian Esteban Gómez Carrión
https://orcid.org/0000-0001-9698-3176
christian.gomez@uwiener.edu.pe
Universidad Norbert Wiener
Lima, Perú
Ruth Asela Saravia Alviar
https://orcid.org/0000-0001-5065-5863
asela.saravia@unica.edu.pe
Universidad Nacional San Luis Gonzaga
Ica,Perú
*Autor de correspondencia: raul.rojas@uwiener.edu.pe
Recibido (27/07/2025), Aceptado (26/08/2025)
Resumen. El cáncer oral es el sexto tipo de cáncer más común y el causante de miles de muertes a nivel
mundial debido a diversas limitaciones durante el diagnóstico y tratamiento. Frente a esto, es necesario
agilizar los procesos para lograr un diagnóstico temprano y evitar su proliferación. La presente revisión
buscó explorar la aplicación de herramientas tecnológicas para el desarrollo de métodos novedosos que
permitan una detección temprana del cáncer oral, así como las oportunidades de mejora. A partir de esto,
la revisión sistemática fue desarrollada tomando en consideración los lineamientos del método PRISMA,
recopilando un total de 50 artículos. Los resultados obtenidos destacan el uso de avances tecnológicos
como inteligencia artiĄcial, biomarcadores, y herramientas no invasivas como la Ćuorescencia óptica.
Aunque estos avances mostraron un alto potencial para la detección temprana del cáncer oral, aún se
requiere de mayor investigación para lograr su implementación práctica [
1], [2].
Palabras clave: cáncer oral, detección temprana, inteligencia artiĄcial, biomarcadores salivales.
Innovative Methods for Early Detection of Oral Cancer: A Systematic
Review
Abstract. Oral cancer is the sixth most common type of cancer and is responsible for thousands of
deaths worldwide due to various limitations during diagnosis and treatment. Therefore, it is necessary to
streamline processes to achieve early diagnosis and prevent its spread. This review aimed to explore the
application of technological tools for the development of novel methods that enable early detection of
oral cancer, as well as opportunities for improvement. The systematic review was carried out following
the PRISMA method guidelines, compiling a total of 50 articles. The results highlight the use of
technological advances such as artiĄcial intelligence, biomarkers, and non-invasive tools like optical
Ćuorescence. Although these advances showed high potential for the early detection of oral cancer,
further research is still required to achieve practical implementation [
1], [2].
Keywords: oral cancer, early detection, artiĄcial intelligence, salivary biomarkers.
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I. INTRODUCCIÓN
El cáncer representa uno de los principales problemas de salud pública, con millones de casos a
nivel mundial actualmente, y con estimaciones para el año 2035 que prevén un aumento en dicha cifra
hasta 24 millones de personas afectadas [
1]. Dentro de los distintos tipos, se resalta el cáncer oral,
un tipo de tumor maligno que aparece en el labio o la cavidad oral y es generado principalmente por
lesiones premalignas. Su importancia radica en que este tipo de cáncer es de los más comunes en las
personas, siendo el sexto más común a nivel mundial, e incluso la tercera causa de muerte en regiones
como Latinoamérica. Esto debido a que el tratamiento del cáncer oral está actualmente caracterizado
por problemas como detecciones tardías, pronósticos inexactos, tratamientos costosos, entre otros, los
cuales impiden combatir exitosamente esta enfermedad [
2].
Lo preocupante de esta situación es que el cáncer oral es perfectamente tratable si es detectado
a tiempo a través de los exámenes necesarios. Esto a su vez resalta la importancia de mejorar los
métodos de detección temprana de dicha enfermedad, un avance que reduciría drásticamente sus índices
de mortalidad [
2]. Frente al cáncer oral, se ha priorizado la prevención con una serie de medidas que
se enfocan principalmente en la educación en salud, e incluyen la difusión de información acerca de los
factores de riesgo y los efectos de dicha enfermedad, además de las técnicas de detección disponibles.
Dichos factores de riesgo incluyen prácticas nocivas para la salud como el consumo excesivo de tabaco
o bebidas alcohólicas, e incluso existe una relación entre ser portador del virus del papiloma humano
(VPH) y la posibilidad de contraer cáncer oral [
3].
Frente a esta problemática, las medidas actuales de detección temprana incluyen el análisis clínico
de las le siones que puedan aparecer en la cavidad oral, frente a la falta de indicios que permitan predecir
la aparición de trastornos malignos en esta zona [
4]. Aunque métodos como la biopsia quirúrgica o
la histología se han mantenido como los más efectivos para la detección del cánc er oral, el deseo de
agilizar el diagnóstico ha llevado a los cientíĄcos a buscar desarrollar nuevos métodos que permitan la
detección temprana de esta enfermedad [3]. Esto ha llevado a la implementación de tecnología dentro
de este proceso, un cambio que ya se viene dando en el ámbito de la salud y que se conoce como
e-health en inglés. Dichos avances abren las puertas para el desarrollo de métodos novedosos mediante
tecnología móvil o inteligencia artiĄcial.
En términos generales, una detección temprana de cualquier enfermedad es fundamental para fre-
nar su avance, evitar complicaciones y prevenir potenciales efectos negativos en la salud del paciente.
Respecto al cáncer oral, cuando este problema llega a extenderse lo suĄciente, los tratamientos para
combatirla pueden requerir cambios signiĄcativos a nivel estético en la cara, además de generar diĄcul-
tades para hablar e incluso para consumir alimentos, lo que a su vez puede impactar negativamente en
la autoestima de la persona [
4]. Por ello, detectar a tiempo este problema podría evitar estos efectos
perjudiciales para la persona, además de posibles consecuencias fatales, dado que ya no serían necesarias
intervenciones quirúrgicas invasivas que impacten negativamente en su calidad de vida [
3].
El cáncer oral es una grave enfermedad que cada año se cobra miles de vidas a nivel mundial, por
lo cual es fundamental aprovechar las tecnologías disponibles para detectar este problema a tiempo
[3]. Por ello, el objetivo de la presente revisión sistemática fue explorar la aplicación de herramientas
tecnológicas para el desarrollo de métodos novedosos que permitan una dete cción temprana del cáncer
oral. Del mismo modo, se buscó analizar el impacto actual de dichos métodos y las oportunidades de
mejora.
II. DESARROLLO
Se denomina cáncer oral a la aparición de tumores o neoplasias malignas de células escamosas en
alguna región de la cavidad oral, como pueden ser los labios, encías, paladar, mucosa oral, lengua,
entre otros. Se resaltan los labios y la lengua como los principales lugares donde se puede generar esta
enfermedad [2]. Este tipo de cáncer aparece principalmente en personas mayores de 50 años, siendo
más común en hombres que en mujeres. Entre los factores de riesgo, se encuentran prácticas como el
consumo de alcohol o tabaco, la exposición prolongada a luz natural o artiĄcial, y la mala higiene bucal.
Del mismo modo, es conocida la existencia de una asociación entre el Virus del Papiloma Humano
(VPH), en particular los subtipos 16 y 18, y el desarrollo de cáncer, no solo en la cavidad oral, sino
también en zonas genitales [
5].
El cáncer oral es una enfermedad con presencia en to do el mundo, aunque en distintas proporciones,
siendo el continente europeo, y el sur y sudeste asiático las regiones con mayor cantidad de casos. Otras
regiones como América Latina no se quedan atrás, pues también presentan una cifra alta de personas
con este padecimiento [
1]. Aunque desigual, esta distribución mundial la vuelve el cuarto cáncer más
común, y con una alta mortalidad, principalmente en personas de escasos recursos. Aunado a esto, se
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pronostica un aumento del 48% en la mortalidad de este tipo de cáncer respecto al año 2020 [5]. Dicho
aumento es preocupante, no solo por el evidente impacto negativo en la calidad de vida de las personas,
sino porque el cáncer oral puede ser tratado exitosamente sólo si es detectado a tiempo, mientras que,
en la realidad, la mayoría de los casos son diagnosticados en etapas avanzadas, cuando ya es más difícil
controlarla [
4].
Frente a esto, el método más difundido para la detección temprana del cáncer oral consiste en realizar
un examen clínico mediante inspección y palpación, a través del cual se pueden detectar lesiones dentro
de la cavidad oral que presenten indicios de tumores malignos para su posterior evaluación y derivación
[
1]. Esta examinación clínica es fundamental para reducir la mortalidad del paciente, pues mediante
esta práctica, se detectan hasta el 99% de los casos de cáncer oral. Las lesiones que generen sospechas
son tratadas y posteriormente analizadas mediante una biopsia, siendo este el método más efectivo
para conĄrmar la presencia de tumores malignos en la cavidad oral [3]. Por ello, el entrenamiento y las
capacidades de los odontólogos juegan un rol fundamental en la prevención de esta enfermedad, dado
que estos profesionales son los encargados de detectarla y tratarla a tiempo, antes que se vuelva un
problema mayor.
III. METODOLOGÍA
Este trabajo tuvo como Ąnalidad el desarrollo de una revisión sistemática de la literatura bajo
los lineamientos establecidos por la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic
Reviews and Meta-Analyses). Esto debido a que es la más aceptada y utilizada para la realización de
este tipo de trabajos, y permite una búsqueda más especializada en la temática de interés [
6]. Esta
revisión recopiló información respecto al estado actual de los métodos innovadores para la detección
temprana del cáncer oral, enfocados en agilizar los resultados clínicos y mantener la calidad de vida de
los pacientes. Del mismo modo, se buscó analizar los avances tecnológicos más recientes orientados a
este objetivo y su potencial para superar a las técnicas tradicionales.
La búsqueda bibliográĄca requerida para esta revisión se realizó considerando artículos publicados
entre el 2019 y el 2024, con lo cual fue posible recopilar información actualizada acerca del cáncer oral
y los métodos novedosos que se están desarrollando para detectarla a tiemp o. Para llevar a cabo dicha
búsqueda, se utilizaron cuatro bases de datos: Scielo (ScientiĄc Electronic Library Online), Dialnet
(Difusión de Alertas en la Red), ScienceDirect y PubMed. Estas bases de datos permiten el acceso
a una gran cantidad de artículos, además de que algunas están enfocadas en el área de salud, dada
la temática de interés. Además, se utilizaron sus motores de búsqueda para realizar la recopilación de
artículos mediante el uso de palabras clave como Şcáncer oralŤ, Şdetección tempranaŤ, ŞodontologíaŤ,
ŞtecnologíaŤ, entre otras. Estas a su vez se combinaron en sentencias de búsqueda mediante operadores
booleanos de tipo AND u OR, para una recopilación más precisa.
Como resultado de la búsqueda realizada en estas tres bases de datos, se recopiló inicialmente un
total de 1022 publicaciones, las cuales fueron almacenadas con ayuda del gestor bibliográĄco Zotero.
Dicho gestor también resultó útil para la eliminación de duplicados dentro de este grupo inicial, es decir,
artículos encontrados más de una vez en bases de datos distintas. Para continuar con el proceso de
selección dentro de este nuevo grupo sin duplicados, se pro cedió a aplicar los criterios de inclusión y
exclusión enunciados en la Tabla
1.
Tabla 1. Criterios de inclusión y exclusión
Criterios de inclusión Criterios de exclusión
Publicaciones realizadas en espaijol e in-
glés.
Publicaciones realizadas en otros idiomas.
Publicaciones provenientes de ScienceDi-
rect, PubMed, Scielo y Dialnet.
Publicaciones provenientes de otras bases
de datos.
Publicaciones enfocadas en los métodos de
detección temprana de cáncer oral.
Publicaciones enfocadas en métodos tradi-
cionales de detección, o en otros padec-
imientos de la cavidad oral.
Publicaciones realizadas entre 2019 y
2024.
Publicaciones realizadas en el aijo 2018 o
antes.
Publicaciones de revisión e investigación. Capítulos de libro, ensayos, monografías,
tesis, etc.
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La aplicación de dichos criterios permitió reducir el grupo de publicaciones hasta una cantidad de
118 artículos. Finalmente, estas publicaciones fueron revisadas a mayor profundidad, mediante una
revisión de texto completo, con el objetivo de determinar si eran adecuadas para el presente trabajo.
Como resultado de esta última etapa, quedó seleccionado un grupo de 50 artículos que pasaron a
formar parte de la revisión sistemática. El proceso de selección realizado se observa a mayor detalle en
la Figura
1, siguiendo la metodología PRISMA.
Fig. 1. Proceso de selección de publicaciones (Metodología PRISMA).
El proceso de selección mostrado en la Figura 1 permitió la delimitación del grupo Ąnal de publi-
caciones seleccionadas para el desarrollo de la presente revisión sistemática, con un total de 50 pub-
licaciones. Además de almacenar dichas publicaciones en el gestor bibliográĄco Zotero, se procedió a
realizar una base de datos con ayuda de MS Excel, con la Ąnalidad de registrar la información más
relevante de cada publicación y facilitar su posterior análisis.
IV. RESULTADOS
Se observó que, dentro de los artículos seleccionados, 33 (66,0%) artículos fueron de investigación,
mientras que los 17 (34,0%) correspondieron a artículos de revisión, lo que reĆeja un predominio de
investigaciones originales sobre revisiones sistemáticas y narrativas. Adicionalmente, se evidencia que
PubMed fue la base de datos de la cual se obtuvo la mayor cantidad de publicaciones recopiladas,
con un total de 26 (52,0%) artículos, seguida por ScienceDirect con 19 (38,0%) artículos, y SciELO
únicamente con 5 (10,0%) artículos. Se observa principalmente la gran predominancia de bases de datos
de alcance mundial, lo cual revela que las principales investigaciones corresponden a países no latinos.
Esto destaca una falta de datos de la población latinoamericana, por lo tanto, existe una preocupación
por capacitar e investigar en esta población sobre las alternativas de detección del cáncer oral.
Por otro lado, se observó una distribución de publicaciones ligeramente desigual para el periodo
2019Ű2024. Se aprecia que inicialmente no fueron publicados muchos artículos, mientras que, a partir
del año 2020, las cifras aumentan considerablemente durante los próximos años, excepto en 2023. Del
mismo modo, se resalta el año 2024 por ser el año con la mayor cantidad recopilada, con 14 (28,0%)
artículos, lo cual muestra un gran interés re ciente por este tema. El aumento en el interés por combatir
el cáncer oral pudo verse impulsado por la llegada de la pandemia por COVID-19, puesto que esta
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coyuntura propició el desarrollo de tecnología orientada al área de la salud y, por tanto, al cáncer oral.
Asimismo, se observó la presencia de países ubicados en diversas regiones a lo largo del planeta, entre
las cuales se encuentran América, Europa, Asia e incluso África, lo cual muestra un interés global en el
tema. Dentro de esta lista de países, resalta India por ser el país con mayor cantidad de publicaciones
recopiladas, y con una marcada diferencia frente a los demás, con 17 (34,0%) artículos. A este país le
sigue China con 7 (14,0%) artículos, así como Brasil, Estados Unidos y Turquía con 4 (8,0%) artículos
cada uno. Estos hallazgos se relacionan no solo con la incidencia de la enfermedad en los respectivos
países (India es el país con mayor porcentaje de población con cáncer oral), sino que también destaca la
necesidad mundial de buscar soluciones oportunas al cáncer oral, con una mayor participación asiática
en comparación con América Latina.
Finalmente, fue posible analizar el contenido de las publicaciones recopiladas y su relación con la
temática de interés mediante el software VOSviewer, pues dicho programa puede analizar las palabras
clave en distintos idiomas de las publicaciones que se le proporcionen. Se realizó la conĄguración de
este para que considere un valor mínimo de 4 ocurrencias al momento de generar la red bibliométrica
basada en las palabras clave del grupo de artículos analizado. De este modo, se consideraron las 14
palabras clave más comunes que cumplieran con este requisito para la generación de esta red, la cual
se observa en la Figura
2.
Fig. 2. Red bibliométrica con palabras clave de mayor ocurrencia.
La red bibliométrica generada en la Figura 2, evidentemente, cuenta únicamente c on palabras clave
en inglés, de entre las cuales resalta Şoral cancerŤ al ser la más utilizada, pues se encuentra presente en
22 (44,0%) artículos. A esta le sigue la palabra clave Şmouth neoplasmsŤ como la segunda más común,
la cual aparece en 15 (30,0%) artículos. Del mismo modo, se resalta la presencia de otras palabras clave
como Şearly detectionŤ, ŞartiĄcial intelligenceŤ o ŞdiagnosisŤ. A partir de lo mencionado previamente,
es posible aĄrmar que se ha realizado una adecuada selección de publicaciones para la presente revisión
sistemática, pues se observa que el grupo recopilado guarda estrecha relación con la temática que se
buscaba investigar.
Dentro de esta red, se aprecia que las 14 palabras clave incluidas se encuentran distribuidas en
tres clústeres diferenciados por colores rojo, azul y verde, con 7, 3 y 4 términos respectivamente.
Además, se aprecia la presencia de palabras clave como ŞdiagnosisŤ o Şearly detectionŤ, reĆejando el
objetivo principal de las investigaciones frente al problema que representa el cáncer oral. Palabras clave
como ŞartiĄcial intelligenceŤ o Şmachine learningŤ reĆejan un fuerte enfoque en el uso de tecnología
avanzada para la detección temprana de esta enfermedad. Del mismo modo, está presente la palabra
clave ŞsalivaŤ, dada su reciente relevancia frente a la búsqueda de biomarcadores que ayuden a dicha
detección. En términos generales, las relaciones entre los clústeres denotan los esfuerzos actuales por
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lograr un diagnóstico temprano del cáncer oral mediante el uso de herramientas tecnológicas.
Los artículos de revisión recopilados mostraron un fuerte enfoque en el tema de los biomarcadores
como una forma prometedora de detectar el cáncer oral antes de que se desarrolle. Del mismo modo,
muestran el estado actual de avances como la inteligencia artiĄcial o la Ćuorescencia óptica dentro del
campo de la odontología, como herramientas para una detección más eĄciente de dicha enfermedad en
una etapa temprana. Por otro lado, los artículos de investigación se enfocaron en probar la eĄciencia de
alguno de estos métodos, aplicándolos directamente para detectar indicios de células cancerígenas en la
cavidad bucal. En su mayoría, estos buscaron probar instrumentos de Ćuorescencia óptica en pacientes o
herramientas tecnológicas como deep learning o redes neuronales para detección en imágenes. Un único
estudio [
7] buscó, mediante un cuestionario, analizar la eĄciencia de programas basados en inteligencia
artiĄcial como ChatGPT para proporcionar información relevante al público general[8].
En la Tabla 2 se presentan las tendencias de evaluación de los estudios analizados. Algunos de estos
tuvieron un enfoque en pacientes, mientras que otros se enfocaron en el tratamiento de imágenes, en
casos de estudios, o especíĄcamente en la evaluación del especialista [
9, 10].
Tabla 2. Tipo de variables evaluadas en los artículos de investigación
Variables evaluadas Número de artícu-
los
Principales estudios
Imágenes 19 [8], [11], [12], [16], [20]
Pacientes 8 [1], [4], [7], [9]
Casos de estudio 3 [10], [13], [20]
Odontólogos 2 [1], [4]
ChatGPT 1 [7]
Se observa que las imágenes fueron el elemento más utilizado para probar la efectividad de los
nuevos métodos tecnológicos de detección que se han estado desarrollando. Esto a su vez indica que
los métodos más estudiados fueron los relacionados con inteligencia artiĄcial (IA) o deep learning (DL),
pues su proceso de entrenamiento consiste en darles la tarea de analizar grandes cantidades de imágenes
hasta que sean capaces de identiĄcar los cambios relevantes. En este sentido, la Tabla 3 muestra los
principales métodos de detección de cáncer oral que se identiĄcaron en la revisión de literatura. En
general, cada método presenta buenos resultados para la detección de esta enfermedad y se posicionan
como alternativas para reducir su índice de mortalidad.
Se pudo observar que los artículos de revisión recopilados muestran una visión general de los enfoques
investigativos actuales frente a esta problemática. En primer lugar, resalta la aplicación de la inteligencia
artiĄcial dentro del campo de la predicción oncológica oral para mejorar los métodos de detección,
aunque este uso aún no haya sido muy explorado, a pesar de su gran potencial [16]. Del mismo modo,
avances similares como el deep learning o las redes neuronales también han ganado relevancia en este
campo gracias a su potencial predictivo para una mejor evaluación de muestras y toma de decisiones
más acertada [11].
Por otro lado, se han desarrollado avances signiĄcativos en técnicas de exploración óptica, dado
que la tecnología convencional ha presentado considerables limitaciones en este campo. Entre dichos
avances destacan métodos no invasivos como la tinción con azul de toluidina o la biopsia por cepillado,
y principalmente la Ćuorescencia óptica [
13]. Esta última ha mostrado el potencial para volverse una
herramienta fundamental en el trabajo de los odontólogos, la cual podría proporcionar información
adicional durante el diagnóstico o el posterior tratamiento. De igual forma, la espectroscopía presenta
novedosas alternativas para la detección temprana de esta enfermedad, por su capacidad de analizar
distintas muestras biológicas en busca de indicios [17]. Esto a su vez ha centrado una mayor atención
en la búsqueda de biomarcadores, otro método no invasivo que podría detectar a tiempo el cáncer oral.
A la par de estos avances tecnológicos, se ha generado gran interés en la búsqueda de biomarcadores
como método de detección del cáncer oral. Por un lado, se tiene a la saliva como un Ćuido con gran
potencial, dada la presencia de microbios, ADN, ARN, metabolitos, proteínas, etc., o incluso el llamado
microARN, y por el otro, la exploración de las alteraciones epigenéticas como otra posible fuente
de biomarcadores [
18]. Aún se requieren técnicas más avanzadas que p ermitan la identiĄcación y
detección de los biomarcadores adecuados, pero se espera que en un futuro, y en combinación con
otras herramientas convencionales, estos contribuyan signiĄcativamente a agilizar el diagnóstico de la
enfermedad y mejorar la calidad de vida de los pacientes [19].
Respecto a los nuevos avances utilizados, se resalta la aplicación de modelos de inteligencia artiĄ-
cial, deep learning, y redes neuronales como las principales herramientas para la detección del cáncer
oral. Mediante estas tecnologías, se busca aprovechar las diferencias visuales que poseen las lesiones
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Tabla 3. Principales métodos de detección identiĄcados
Método Alcance Principal
estudio
Inteligencia ArtiĄcial Aprovechan las diferencias visuales que
poseen las lesiones cancerígenas. Desarrol-
lan herramientas de bajo coste y no invasi-
vas para tareas d e diagnóstico.
[11]
Deep Learning Detección con un rendimiento muy alto.
Con un entrenamiento más dedicado, la ca-
pacidad de detección puede seguir aumen-
tando.
[12]
Redes neuronales con-
volucionales
Herramienta no invasiva, precisa y fácil de
usar. Presenta un rendimiento superior en
tareas de detección, con la capacidad de su-
perar a expertos.
[13]
Fluorescencia óptica Sensibilidad alta, con valores cercanos al
90%, aunque sin mucha efectividad para
diferenciar entre tipos de cáncer oral.
[14]
Microscopía fotoacús-
tica
Útil para la detección de indicios de cáncer
oral gracias a las imágenes en alta resolu-
ción de los capilares humanos.
[8]
Biomarcadores sali-
vales
El factor H del complemento (CFH), la ca-
dena alfa del Ąbrinógeno (FGA) y la alfa-1-
antitripsina (SERPINA1) mostraron difer-
encias entre muestras salivales sanas y can-
cerosas.
[9]
Análisis de ARN La monoaminooxidasa B (MAOB) y el
colágeno tipo III presentaron valores mu-
cho más bajos en pacientes con cáncer oral
en desarrollo.
[15]
cancerígenas y desarrollar herramientas de bajo coste y no invasivas para tareas de diagnóstico [11].
Los estudios que aplicaron modelos de deep learning reportaron un rendimiento muy alto por parte de
estos, y se espera que, con un entrenamiento más dedicado, esta capacidad pueda seguir aumentando
[
12]. Del mismo modo, hubo otros estudios que buscaron combinar la capacidad de estos modelos con
otras herramientas como espectroscopía de Ąbra óptica o dispositivos móviles, obteniendo resultados
positivos en materia de rendimiento y demostrando ser combinaciones con gran potencial.
Dentro del grupo de las redes neuronales, se observó una mayor aplicación de las redes neuronales
convolucionales (CNN), las cuales mostraron altos valores de precisión en tareas de predicción de cáncer
oral. Frente a otros tipos de redes y modelos, las CNN demostraron un rendimiento superior en tareas
de detección de dicha enfermedad, llegando incluso a superar las capacidades de profesionales expertos.
Por ello, han destacado como las herramientas con mayor p otencial en este campo [13], incluso con la
capacidad de trabajar en conjunto con dispositivos móviles, aunque de momento con resultados acepta-
bles. Los altos valores obtenidos en los distintos estudios a nivel de precisión, sensibilidad, especiĄcidad,
entre otros, demuestran la capacidad de las CNN para clasiĄcar y detectar lesiones cancerosas, incluso
considerando factores adicionales como la edad o grado de displasia [
8].
En general, las CNN se presentan como una herramienta eĄcaz para el diagnóstico precoz del cáncer
oral, al ser no invasiva, precisa, fácil de usar y que no requiere de dispositivos con gran potencia de
cálculo o capacidad de memoria [20]. Sin embargo, también hubo estudios con otro tipo de redes
neuronales, como las probabilísticas (PNN), con las cuales se generó un método robusto y preciso,
aunque con problemas para determinar la ubicación del cáncer. Por otro lado, las redes neuronales
profundas reforzadas (DRNN) mostraron una alta sensibilidad y especiĄcidad en sus resultados de
detección de distintos tipos de células cancerígenas. Finalmente, las redes de creencia profunda (DBN)
se combinaron con un algoritmo de Optimización de Enseñanza en Grupo Combinado (CGTO) en un
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método que demostró ser incluso superior en rendimiento que una CNN convencional [17].
Dentro del ámbito de los procesos novedosos, se resalta la aplicación de la Ćuorescencia óptica
como un método innovador para el diagnóstico precoz del cáncer oral, incluso con profesionales no
especialistas. Los estudios recopilados respecto al uso de la Ćuorescencia óptica con esta Ąnalidad
encontraron potencial en dicho método, obteniendo sensibilidades altas, con valores cercanos al 90%,
aunque sin mucha efectividad para diferenciar entre tipos de cáncer oral [
14]. Frente a esto, el uso de
Ćuoresceína mostró potencial para lograr dicha diferenciación. Otro método que mostró potencial en
esta área fue la microscopía fotoacústica, la cual puede ser útil para la detección de indicios de cáncer
oral gracias a las imágenes en alta resolución de los capilares humanos que se pueden generar con esta
técnica [
8].
Por otro lado, la búsqueda de biomarcadores salivales ha arrojado resultados alentadores, aunque
aún se requieran posteriores análisis para su conĄrmación. Una de las investigaciones realizadas en-
contró tres proteínas como posibles biomarcadores salivales: el factor H del complemento (CFH), la
cadena alfa del Ąbrinógeno (FGA) y la alfa-1-antitripsina (SERPINA1), además de otras proteínas que
mostraron diferencias entre muestras salivales sanas y cancerosas [
9]. Por otro lado, un estudio enfo-
cado en el análisis del ARN como posible fuente de biomarcadores encontró potencial en genes como la
monoaminooxidasa B (MAOB) o el colágeno tipo III, los cuales presentaron valores mucho más bajos
en pacientes con cáncer oral en desarrollo [
15]. Dentro de este último grupo, es importante mencionar
al gen DEC1 como un potencial biomarcador que p ermita diferenciar entre trastornos de cáncer oral
potencialmente malignos.
CONCLUSIONES
A partir de la revisión sistemática realizada, en primer lugar, queda en evidencia el impacto positivo
de los últimos avances tecnológicos referentes a la detección temprana del cáncer oral. Los estudios
recopilados mostraron que herramientas como el deep learning y las redes neuronales c onvolucionales
han mostrado una precisión y sensibilidad sobresalientes en tareas de identiĄcación de lesiones cancerí-
genas en la cavidad oral, superando incluso el desempeño de expertos en el área. Del mismo modo,
estas herramientas han destacado por su capacidad de ser integradas con dispositivos móviles o tec-
nologías portátiles, con resultados positivos. Su implementación no solo agiliza los diagnósticos, sino
que contribuye a disminuir los costos del proceso y a optimizar los recursos dentro del sistema sanitario.
Esto debido a su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y con poca potencia
computacional, lo cual promete revolucionar el diagnóstico del cáncer oral en un futuro cercano.
Por otro lado, los estudios resaltan el papel clave de los biomarcadores como herramientas útiles para
la detección temprana de esta enfermedad. Particularmente se observa un interés por estudiar la saliva
como una fuente prometedora, dada su facilidad de obtención y riqueza en componentes biológicos. A
partir de dichos estudios recopilados, se han observado avances en este campo, como la exploración
de alteraciones epigenéticas con esta Ąnalidad, o incluso la identiĄcación de algunos biomarcadores
especíĄcos, como son el factor H del complemento (CFH) y el gen DEC1, los cuales podrían ser útiles
para identiĄcar estados malignos en los pacientes. Del mismo modo, queda en evidencia la necesidad
de técnicas avanzadas y especializadas que p ermitan la identiĄcación y validación de biomarcadores,
los cuales podrían revolucionar los procesos de detección y permitir el desarrollo de estrategias más
efectivas.
Sin embargo, es importante mencionar que estas tecnologías aún enfrentan una serie de desafíos
por vencer. Los sistemas de inteligencia artiĄcial o redes neuronales aún necesitan de entrenamiento
con una mayor cantidad de datos de calidad, mientras que los protocolos de análisis e identiĄcación de
biomarcadores requieren de estandarización para poder ser ejecutados adecuadamente. Sin embargo,
la presente revisión sistemática deja en evidencia no solo el interés existente en este campo, sino
el potencial que muestran estas tecnologías para agilizar los diagnósticos de cáncer oral y preservar
la salud de miles de pacientes. Dichas soluciones deberán seguir siendo exploradas, perfeccionadas
y validadas mediante colaboración interdisciplinaria entre investigadores y clínicos. De este modo,
podrán desarrollarse métodos sólidos y efectivos que puedan ser aplicados a gran escala y que aseguren
un manejo integral del cáncer oral, en beneĄcio de las personas.
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ISSN-e: 2542-3401
Período: julio-septiembre, 2025
Universidad, Ciencia y Tecnología
Vol. 29, Número 128. (pp. 82-91)
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AUTORES
Raúl Antonio Rojas Ortega. Doctor en Odontología y Cirujano Dentista
con 16 años de experiencia. Ha sido director de Estomatología en la Uni-
versidad Franklin Roosevelt y en la Universidad Juan Pablo II. Cuenta con
amplia exp erienc ia docente, asesorando tesis tanto en pregrado como en
posgrado. Es reconocido como Docente RENACYT por el CONCYTEC
(Perú).
Marya Graciela Barzola Loayza. Dra. Mg. Esp. En Odontopedi-
atría. Investigador enfocado en Odontología y educación, odontología
clínica basada en evidencia. Asesor de tesis de posgrado. Co-autor de
publicaciones nacionales e internacionales indexadas en Scopus, Web of
Sciencie, Scielo y Latindex.
Christian Esteban Gómez Carrión. Docente de Rehabilitación Oral con
una destacada trayectoria académica y profesional. Cuenta con el grado de
Doctor en Administración de la Educación, así como Magíster en Odon-
tología y Magíster en Docencia y Gestión. Además, es Especialista en
Rehabilitación Oral.
Ruth Asela Saravia Alviar. Doctora en Odontología es Vicerrectora
Académica de la Universidad Nacional "San Luis Gonzaga". En esa misma
institución, se desempeña como docente principal y especialista en Pe-
riodoncia. Presidió la Comisión Central de Admisión de la Escuela de
Posgrado en dicha universidad.
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