Tendances actuelles de l'apprentissage automatique en orthodontie

Cet ouvrage explore le r犨e transformateur de l'apprentissage automatique (ML) dans l'orthodontie moderne, en mettant l'accent sur la mani鋨e dont les technologies bas嶪s sur l'IA am幨iorent le diagnostic, la planification des traitements et les r廥ultats cliniques. Il pr廥ente les bases du ML et du deep learning, en soulignant leurs capacit廥 ?analyser de vastes ensembles de donn嶪s dentaires et ?apprendre des mod鋩es ?partir de cas cliniques. Le livre passe en revue divers mod鋩es d'apprentissage automatique, tels que les r廥eaux neuronaux artificiels, les r廥eaux neuronaux convolutifs et les algorithmes g幯彋iques, ainsi que leur pr嶰ision dans des t歊hes telles que la d彋ection de rep鋨es c廧halom彋riques, la pr憝ision de la croissance, les d嶰isions d'extraction et la pr憝ision des r廥ultats des traitements. Il aborde le d憝eloppement de syst鋗es d'aide ?la d嶰ision clinique (CDSS) aliment廥 par l'apprentissage automatique, qui permettent de formuler des recommandations de traitement plus coh廨entes et plus objectives. De nombreuses 彋udes sont pass嶪s en revue afin de pr廥enter les applications du ML dans des domaines tels que l'analyse faciale, l'憝aluation de la maturit?squelettique, la planification de chirurgies orthognathiques et les soins ?distance. Malgr?des d嶨is tels que la normalisation des donn嶪s et la g幯廨alisation des mod鋩es, le ML est tr鋊 prometteur pour am幨iorer la pr嶰ision des diagnostics et personnaliser les soins orthodontiques.