PENSAMIENTO COMPUTACIONAL: CLASIFICACIÓN DE ANGLE EN ORTODONCIA.

 

DIPLOMADO EN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

                                                                   MODULO IV

              APRENDIZAJE AUTOMATICO CON PYTHON Y ASISTENTES INTELIGENTES

Ortega Irusta Elsy Nilda

Este es el enlace con Chat GPT:

https://chat.openai.com/c/5424bfeb-6603-45d3-8e7a-8aee42ea4847

         PENSAMIENTO COMPUTACIONAL: CLASIFICACIÓN DE ANGLE EN ORTODONCIA.

La clasificación de Angle se utiliza para clasificar las maloclusiones dentales en tres clases (I, II y III). La clasificación de Angle no está directamente relacionada con el pensamiento computacional ni con la programación en Python.

El pensamiento computacional se refiere a habilidades fundamentales utilizadas en la resolución de problemas y la programación. Estas habilidades incluyen:

1. Descomposición:

   - Identificar los pasos o partes clave de un problema complejo.

   - En el contexto de la rama de la ortodoncia, podrías descomponer el tratamiento de la Clase III en pasos como evaluación inicial, planificación del tratamiento, aplicación de aparatos ortodónticos, seguimiento, etc.

2. Reconocimiento de patrones:

   - Identificar tendencias o patrones que se repiten en los datos o en la solución de un problema.

   - En la ortodoncia, podría implicar reconocer patrones de maloclusión en radiografías o impresiones dentales.

3. Abstracción:

   - Simplificar un problema identificando solo la información esencial, ignorando detalles irrelevantes.

   - Por ejemplo, al diseñar un programa de tratamiento, podrías abstraer ciertos detalles específicos para centrarte en los aspectos clave del caso.

4. Algoritmos:

   - Desarrollar pasos claros y específicos para resolver un problema o realizar una tarea.

   - En el contexto ortodóntico, podrías desarrollar un algoritmo para la colocación de brackets o el ajuste de aparatos.

Ahora, si estás interesado en un programa en Python para gestionar datos relacionados con tratamientos de ortodoncia, podrías desarrollar algo más específico. Aquí te doy un ejemplo sencillo para la gestión de pacientes:La clasificación de Angle se utiliza para clasificar las maloclusiones dentales en tres clases (I, II y III). La clasificación de Angle no está directamente relacionada con el pensamiento computacional ni con la programación en Python.

El pensamiento computacional se refiere a habilidades fundamentales utilizadas en la resolución de problemas y la programación. Estas habilidades incluyen:

1. Descomposición:

   - Identificar los pasos o partes clave de un problema complejo.

   - En el contexto de la rama de la ortodoncia, podrías descomponer el tratamiento de la Clase III en pasos como evaluación inicial, planificación del tratamiento, aplicación de aparatos ortodónticos, seguimiento, etc.

2. Reconocimiento de patrones:

   - Identificar tendencias o patrones que se repiten en los datos o en la solución de un problema.

   - En la ortodoncia, podría implicar reconocer patrones de maloclusión en radiografías o impresiones dentales.

3. Abstracción:

   - Simplificar un problema identificando solo la información esencial, ignorando detalles irrelevantes.

   - Por ejemplo, al diseñar un programa de tratamiento, podrías abstraer ciertos detalles específicos para centrarte en los aspectos clave del caso.

4. Algoritmos:

   - Desarrollar pasos claros y específicos para resolver un problema o realizar una tarea.

   - En el contexto ortodóntico, podrías desarrollar un algoritmo para la colocación de brackets o el ajuste de aparatos.

Ahora, si estás interesado en un programa en Python para gestionar datos relacionados con tratamientos de ortodoncia, podrías desarrollar algo más específico. Aquí te doy un ejemplo sencillo para la gestión de pacientes:

Mi interaccion con google colab

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo

tipos_maloclusion = ['Clase I', 'Clase II', 'Clase III']

cantidad_pacientes = [10, 15, 8]

# Crear gráfico de barras

plt.bar(tipos_maloclusion, cantidad_pacientes, color=['blue', 'orange', 'green'])

plt.xlabel('Tipo de Maloclusión')

plt.ylabel('Número de Pacientes')

plt.title('Distribución de Maloclusiones en Pacientes')

# Mostrar gráfico

plt.show()

Este código simple utiliza una clase `Paciente` para representar a los pacientes, con atributos como nombre, edad y tipo de maloclusión. Puedes expandir esto según las necesidades específicas de tu aplicación. Ten en cuenta que este ejemplo es muy básico y no aborda el tratamiento ortodóntico en sí mismo, ya que eso requeriría un conocimiento mucho más profundo y específico de la ortodoncia.

Lamentablemente, no puedo proporcionar gráficas específicas para el tratamiento de la Clase III en niños de 3 a 10 años según la clasificación de Angle, ya que mi capacidad para generar gráficos o imágenes es limitada. Sin embargo, puedo guiarte sobre cómo puedes utilizar bibliotecas de Python como Matplotlib o Seaborn para crear gráficos.

Primero, asegúrate de tener instaladas las bibliotecas necesarias:

Mi interaccion con google colab.

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo

tipos_maloclusion = ['Clase I', 'Clase II', 'Clase III']

cantidad_pacientes = [10, 15, 8]

# Crear gráfico de barras

plt.bar(tipos_maloclusion, cantidad_pacientes, color=['blue', 'orange', 'green'])

plt.xlabel('Tipo de Maloclusión')

plt.ylabel('Número de Pacientes')

plt.title('Distribución de Maloclusiones en Pacientes')

# Mostrar gráfico

plt.show()

Esta es mi interaccion con google colab.

Ejemplo básico utilizando Matplotlib para crear un gráfico de barras que representa la distribución de pacientes según la clasificación de Angle:

import matplotlib.pyplot as plt

# Datos de ejemplo

nombres = ['Paciente 1', 'Paciente 2', 'Paciente 3', 'Paciente 4', 'Paciente 5']

edades = [8, 10, 9, 7, 11]

maloclusiones = ['Clase III', 'Clase II', 'Clase III', 'Clase I', 'Clase II']

# Crear una figura y ejes

fig, ax = plt.subplots()

# Crear un gráfico de barras

bar_width = 0.4

bar_positions = range(len(nombres))

ax.bar(bar_positions, edades, width=bar_width, label='Edad', color='blue', alpha=0.7)

ax.bar([pos + bar_width for pos in bar_positions], maloclusiones, width=bar_width, label='Maloclusión', color='green', alpha=0.7)

# Configurar el eje x

ax.set_xticks([pos + bar_width/2 for pos in bar_positions])

ax.set_xticklabels(nombres)

ax.set_xlabel('Pacientes')

# Configurar el eje y

ax.set_ylabel('Edad y Maloclusión')

# Añadir leyenda

ax.legend()

# Mostrar el gráfico

plt.show()

Este es un ejemplo básico y deberás adaptarlo según tus datos específicos. También puedes explorar otras bibliotecas gráficas de Python, como Seaborn, para crear visualizaciones más complejas.

Recuerda que la creación de gráficos específicos para el tratamiento de la Clase III en ortodoncia puede requerir datos más detallados y especializados, así como un conocimiento más profundo del campo.

Conclusiones y reflexiones: La importancia conocer esta herramienta como el Pensamiento computacional para mejorar los conocimientos sobre la clasificación de Angle en ortodoncia, fueron de gran ayuda para inplementar en la practica docente.