DONNÉES SCIENTIFIQUES | LECTURE EN 1 MINUTE
Publié : mars 2026
Intelligence artificielle et longueur de travail : qu’ont étudié les chercheurs ?
Une revue systématique a évalué les performances de modèles d’intelligence artificielle pour déterminer la longueur de travail en endodontie et identifier les repères anatomiques apicaux.
La revue a inclus 6 études utilisant des modèles d’apprentissage automatique ou des réseaux neuronaux, à partir de données radiographiques ou fondées sur l’impédance électrique. Les auteurs ont utilisé QUADAS-2 et GRADE pour évaluer les données.
Quels ont été les résultats ?
3 points clés
- Performances rapportées : sensibilité de 85 à 100 %, spécificité de 50 à 100 % et exactitude de 70 à 95 % selon les études.
- Validation insuffisante : la plupart des travaux reposaient sur des données rétrospectives ou expérimentales avec validation interne uniquement. Aucune étude ne rapportait de validation externe prospective en pratique réelle.
- Faible certitude des preuves : les différences entre méthodes, critères et références limitaient fortement les comparaisons.
Quelles implications pour la pratique clinique ?
L’intelligence artificielle en endodontie présente un potentiel préliminaire comme outil d’aide à la détermination de la longueur de travail.
Néanmoins, les auteurs estiment que ces systèmes restent expérimentaux et complémentaires, sans validation suffisante pour remplacer les méthodes établies. Des études prospectives multicentriques utilisant des critères standardisés sont nécessaires.
Titre original :
Performance of artificial intelligence models designed as adjuncts for determining working length and apical landmark assessment in endodontic procedures: a systematic review.
Auteurs : Sanjeev B. Khanagar et collaborateurs.
Source : Consulter l’étude originale