Un sistema basado en IA mejora la estimación legal de la edad en contextos forenses y migratorios

El nuevo modelo de inteligencia artificial se entrenó con una muestra de 10 739 radiografías panorámicas dentales, correspondientes a personas de entre 14 y 26 años. La herramienta obtuvo un error medio absoluto de solo 1,12 años y una precisión del 88,38 % al determinar si una persona supera o no el umbral de los 18 años.

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Imagen de archivo de un rescate de Salvamento Marítimo de un un cayuco con 190 personas a bordo en la la isla de La Gomera. / EFE / Gelmer Finol

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.

Los resultados del proyecto de investigación resultan especialmente relevantes en contextos como la migración irregular, la trata de personas, los matrimonios forzados o la explotación infantil, donde determinar si una persona es menor de edad puede marcar la diferencia entre recibir protección o quedar expuesta a situaciones de riesgo. Los hallazgos de este trabajo han sido publicados en la revista Applied Soft Computing.

El método utiliza una red neuronal profunda para estimar la edad de forma continua mediante un enfoque de regresión

El modelo se entrenó con una muestra de 10 739 radiografías panorámicas dentales (ortopantomografías), correspondientes a personas de entre 14 y 26 años, bien equilibrada entre hombres y mujeres y procedentes de instituciones de doce países de cuatro continentes.

Según los autores, esta diversidad garantiza la robustez del sistema ante diferencias geográficas y biológicas. El método utiliza una red neuronal profunda denominada LAENet para estimar la edad de forma continua mediante un enfoque de regresión. Con este procedimiento, el sistema obtuvo un error medio absoluto de solo 1,12 años y una precisión del 88,38 % al determinar si una persona supera o no el umbral de los 18 años.

Garantías éticas y jurídicas

Uno de los principales retos en los procesos de estimación de edad es evitar que menores sean clasificados erróneamente como adultos, con las graves consecuencias que ello puede tener para su protección legal. Por este motivo, el nuevo sistema incorpora intervalos de predicción que aportan un rango de edad con niveles definidos de confianza estadística

Uno de los principales retos en la estimación de edad es evitar que menores sean clasificados erróneamente como adultos, con las graves consecuencias que ello puede tener para su protección legal

El modelo permite aplicar parámetros más conservadores que prioricen la defensa del menor. Por ejemplo, utilizando un nivel de seguridad del 95% en la estimación del límite inferior de la edad, el 98,2% de los menores es clasificado correctamente como tal.

Este enfoque se alinea con las directrices europeas de inteligencia artificial confiable y cumple los principios de no discriminación, transparencia, bienestar social y supervisión humana. De este modo, la tecnología 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 ámbitos clínico y forense.

Validado para escenarios reales

El sistema fue validado además con muestras de poblaciones que no formaban parte del entrenamiento inicial. Incluso en estos casos, mantuvo altos niveles de rendimiento, con márgenes de error de entre 1,21 y 1,47 años y precisiones que oscilaron entre el 83 % y el 92 % en la clasificación de la mayoría de edad. Los autores señalan que, a día de hoy, se trata del primer método basado en inteligencia artificial que demuestra de forma completa su aplicabilidad en contextos forenses reales, así como su compatibilidad con los protocolos europeos de estimación de edad.

Referencia:

Javier Venema, Stefano De Luca, Pablo Mesejo, Óscar Ibáñez. Trustworthy AI-based legal age estimation using orthopantomographs. Applied Soft Computing, 2026.

Fuente: SINC
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