Article original

Le Deep Learning en orthodontie : vers une relation patient-praticien repensée…

Deep Learning in orthodontics: going forward on a new patient-practitioner relationship…

¹ CD spécialiste en orthodontie, PhD, MCU-PH, Expert près la Cour d’appel de Versailles, Attaché hospitalier en imagerie, Hôtel-Dieu, Paris, AP-HP
² Ingénieur : Image Processing et Intelligence Artificielle, R&D Carestream Dental®
³ CD, orthodontie exclusive,exercice libéral
⁴ Responsable de l’équipe : Image Processing et Intelligence Artificielle, R&D Carestream Dental®

Adresse pour correspondance : foucart.jm@wanadoo.fr

Reçu : 2 Novembre 2020
Accepté : 17 Décembre 2020

Résumé

Depuis une dizaine d’année, l’Intelligence artificielle (IA) transforme progressivement les pratiques, la médecine aussi bien que l’orthodontie n’échappent pas à cette règle. Dès lors, se pose la question de la place de cette technologie au sein de la pratique quotidienne; et ce à toutes les étapes de la prise en charge thérapeutique.

Cette technologie simplifie l’analyse du nombre croissant de données de plus en plus complexes dont nous disposons, notamment à travers le scanner optique intra-oral, le scanner facial ou la radiographie 3D. Pour savoir l’exploiter, il est nécessaire d’en connaître ses différents principes.

L’objectif de ce travail est, après avoir introduit les bases du Deep Learning qui s’appuie les réseaux neuronaux virtuels, d’aborder quelles sont les applications actuelles de cette technologie en médecine bucco-dentaire et en orthodontie.

La connaissance des dernières recherches et des derniers résultats obtenus permet alors d’envisager la future relation praticien-machine dans le cadre d’une approche personnalisée et repensée autour du patient.

Abstract

Over the last ten years, Artificial Intelligence (AI) has gradually transformed practices, medicine as well as orthodontics have not escaped this rule. This therefore raises the question of the place of this technology in daily practice; and this at all stages of therapeutic management.

To know how to use this technology, which simplifies the analysis of the growing number of increasingly complex data available to us, particularly through the intra-oral optical scanner, facial scanner or 3D radiography, it is necessary to know its different principles.

The objective of this work is, after having approached the basics of Deep Learning which relies on virtual neural networks, to discuss the current applications of this technology in oral medicine and orthodontics.

Knowledge of the latest research and the latest results obtained by this technology makes it possible to consider the future practitioner-machine relationship within the framework of a personalized approach redesigned around the patient.