Tendances actuelles de l'apprentissage automatique en orthodontie: Progrès dans le domaine des diagnostics et la planification traitements orthodontiques basés sur l'IA

Cet ouvrage explore le rôle transformateur de l'apprentissage automatique (ML) dans l'orthodontie moderne, en mettant l'accent sur la manière dont les technologies basées sur l'IA améliorent le diagnostic, la planification des traitements et les résultats cliniques. Il présente les bases du ML et du deep learning, en soulignant leurs capacités à analyser de vastes ensembles de données dentaires et à apprendre des modèles à partir de cas cliniques. Le livre passe en revue divers modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux neuronaux artificiels, les réseaux neuronaux convolutifs et les algorithmes génétiques, ainsi que leur précision dans des tâches telles que la détection de repères céphalométriques, la prévision de la croissance, les décisions d'extraction et la prévision des résultats des traitements. Il aborde le développement de systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) alimentés par l'apprentissage automatique, qui permettent de formuler des recommandations de traitement plus cohérentes et plus objectives. De nombreuses études sont passées en revue afin de présenter les applications du ML dans des domaines tels que l'analyse faciale, l'évaluation de la maturité squelettique, la planification de chirurgies orthognathiques et les soins à distance. Malgré des défis tels que la normalisation des données et la généralisation des modèles, le ML est très prometteur pour améliorer la précision des diagnostics et personnaliser les soins orthodontiques.