11 de marzo de 2026. La antropología forense vive una transformación silenciosa pero profunda. La combinación de tomografía computarizada, reconstrucciones tridimensionales e inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que los especialistas analizan restos humanos y estiman el intervalo post-mortem. Así lo recoge el artículo científico “Imaging and Artificial Intelligence in Forensic Reconstruction and PMI/PMSI Estimation of Human Remains in Terrestrial and Aquatic Contexts”, publicado en la revista internacional Forensic Sciences y firmado por Alessia Leggio, Giulia Iacobellis y el profesor Ricardo Ortega-Ruiz, docente del Grado en Criminología de la Universidad Internacional Isabel I.
El estudio aborda uno de los mayores retos de las ciencias forenses: determinar con la mayor precisión posible cuánto tiempo ha pasado desde la muerte —el llamado Intervalo Post-Mortem (PMI)— y, en el caso de cuerpos recuperados del agua, el Intervalo de Sumersión Post-Mortem (PMSI).
Del bisturí al escáner: una revolución no invasiva
Durante décadas, la estimación del tiempo de la muerte se basó principalmente en métodos clásicos como la temperatura corporal, la lividez o el rigor mortis, útiles solo en fases muy tempranas. Cuando la descomposición avanza, el análisis se complica y entran en juego factores ambientales, biológicos y tafonómicos —los procesos que afectan a un cuerpo tras la muerte—.
El nuevo trabajo pone el foco en herramientas digitales que permiten estudiar los restos sin necesidad de manipularlos físicamente. “La imagen forense no sustituye a la autopsia tradicional, pero sí la complementa de manera decisiva, sobre todo cuando necesitamos preservar la integridad de los restos o trabajar en contextos complejos”, explica el profesor Ortega-Ruiz.
La tomografía computarizada post-mortem (PMCT), la micro-TC, la fotogrametría y las reconstrucciones 3D permiten observar fenómenos invisibles a simple vista: acumulación de gases, pérdida progresiva de tejidos blandos, formación de adipocera (saponificación), infiltración de sedimentos o microfracturas óseas. “Estamos pasando de una observación fundamentalmente macroscópica y, en parte, subjetiva, a un modelo cuantificable, reproducible y digitalmente documentado”, subraya el docente de la Universidad Isabel I.
Tierra y agua: dos escenarios, dos cronologías
Uno de los aportes más relevantes del artículo es la diferenciación clara entre los procesos de descomposición en entornos terrestres y acuáticos.
En tierra, la acción de insectos necrófagos, la temperatura, la humedad, el tipo de suelo o la radiación solar condicionan la velocidad de degradación. En estos casos, la imagen avanzada permite medir, por ejemplo, el volumen residual de tejido blando o la distribución de gases en cavidades internas.
En el agua, la complejidad aumenta. “En contextos acuáticos hablamos no solo de PMI, sino también de PMSI, es decir, del tiempo específico de inmersión”, señala Ortega-Ruiz. La temperatura del agua, la salinidad, las corrientes o la acción de fauna marina generan patrones distintos: deslizamiento cutáneo, abrasiones por sedimentos, bioerosión o formación de adipocera en condiciones anaeróbicas.
La tomografía permite detectar sedimentos dentro de cavidades corporales o gases endocavitarios, datos que pueden ayudar a reconstruir si un cuerpo flotó, se hundió o fue desplazado por corrientes. “Cada hallazgo es, en cierto modo, un experimento natural que debemos interpretar con rigor científico”, añade el investigador.
La inteligencia artificial entra en la escena forense
Si la imagen digital ha supuesto una revolución técnica, la incorporación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) abre un nuevo horizonte metodológico.
Los algoritmos pueden segmentar tejidos automáticamente, cuantificar densidades, medir volúmenes residuales y correlacionar estos datos con variables ambientales como temperatura, humedad o salinidad. “La IA nos ayuda a reducir la subjetividad del operador y a analizar grandes volúmenes de datos que, de otro modo, serían inabordables”, explica Ortega-Ruiz.
El artículo destaca que estos modelos pueden generar estimaciones de PMI y PMSI con un grado de confianza medible, siempre que se basen en bases de datos amplias y representativas. Sin embargo, el profesor advierte: “La inteligencia artificial no puede funcionar sin datos robustos y bien estructurados. El riesgo de sobreajuste o de generalizar modelos en contextos muy distintos es real”.
Además, subraya la necesidad de transparencia en entornos judiciales: “Cuando hablamos de procesos penales, los modelos deben ser explicables, validados y científicamente contrastados. No podemos permitir cajas negras sin control metodológico”.
Los modelos pueden generar estimaciones de PMI y PMSI con un grado de confianza medible.
Un cambio de paradigma en la antropología forense
Más allá de la estimación temporal, las técnicas descritas en el estudio tienen implicaciones en la identificación humana y la reconstrucción de hechos. Permiten estimar edad, sexo y estatura, analizar características dentales y diferenciar entre traumatismos antemortem, perimortem y daños post-mortem causados por fauna o factores ambientales.
La digitalización genera, además, un archivo permanente y compartible entre laboratorios. “La creación de bases de datos multimodales —que integren imagen, variables ambientales y datos tafonómicos— es una de las claves del futuro de la disciplina”, apunta Ortega-Ruiz.
El artículo insiste en que el futuro de la estimación del tiempo de la muerte pasa por un enfoque integrado: antropología, radiología, ecología, química forense y análisis computacional trabajando de manera coordinada.
Tecnología al servicio del rigor científico
Pese al entusiasmo tecnológico, los autores son prudentes. La variabilidad ambiental —especialmente en contextos acuáticos—, la escasez de estudios experimentales a largo plazo y la dificultad de obtener grandes bases de datos siguen siendo problemas pendientes.
“Ni la imagen ni la IA sustituyen la experiencia del antropólogo forense”, recalca Ortega-Ruiz. “La tecnología amplía nuestra capacidad interpretativa, pero la contextualización del caso y el juicio experto siguen siendo esenciales”.
El estudio concluye que la sinergia entre imagen avanzada e inteligencia artificial representa una de las vías más prometedoras para lograr estimaciones más objetivas, reproducibles y adaptadas al contexto. Un avance que no solo mejora la precisión científica, sino que refuerza la fiabilidad de las investigaciones en los tribunales.