Antecedentes: La fragilidad oral está asociada con la fragilidad sistémica. La posición vertical del hueso hioides es importante al considerar el riesgo de disfagia. Sin embargo, los dentistas generalmente no se centran en esta posición. Propósito: Crear un modelo de IA para la detección de la posición del hueso hioides vertical. Métodos: En este estudio, se utilizaron 1830 imágenes del hueso hioides de 915 radiografías panorámicas para el aprendizaje de IA. La posición del hueso hioides se clasificó en seis tipos (Tipos 0, 1, 2, 3, 4 y 5) basados en los mismos criterios que en nuestro estudio anterior. El Plan 1 aprendió todos los tipos. En el Plan 2, se aprendieron los cinco tipos distintos al Tipo 0. Para reducir el número de agrupaciones, se formaron tres clases usando combinaciones de dos tipos en cada clase. El Plan 3 se utilizó para aprender las tres clases, y el Plan 4 se utilizó para aprender las dos clases distintas a la Clase A (Tipos 0 y 1). Se calcularon y evaluaron de manera comparativa la precisión, la sensibilidad, los valores f, la exactitud y las áreas bajo las curvas precisión-recuperación (PR-AUCs). Resultados: El Plan 4 mostró los valores más altos de exactitud y PR-AUC, de 0.93 y 0.97 respectivamente. Conclusiones: Al reducir el número de clases y no aprender casos en los que la estructura anatómica era parcialmente invisible, se detectó correctamente el hueso hioides vertical.