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Machine learning en odontologie pédiatrique : qu’ont étudié les chercheurs ?
Une revue systématique a évalué comment le machine learning (apprentissage automatique), une branche de l’intelligence artificielle, peut contribuer à l’analyse de données et à l’étude des maladies bucco-dentaires chez l’enfant.
Des chercheurs de l’Université de Murcie ont analysé 20 études retenues parmi 1 945 références initialement examinées. La revue a suivi les recommandations PRISMA et utilisé l’outil QUADAS-2 pour évaluer la qualité méthodologique.
Quels sont les résultats ?
3 points clés
- Prédiction des caries : 14 études sur 20 ont examiné les facteurs sociodémographiques, comportementaux et biologiques associés aux caries chez l’enfant.
- Coûts et prévention : les analyses ont relevé des coûts plus élevés pour les assureurs chez les enfants présentant des lésions carieuses précoces et des économies plus importantes associées à l’utilisation de scellements de sillons et de fluorures.
- Autres applications : les études ont abordé la qualité de vie liée à la santé bucco-dentaire des adolescents, les facteurs prédictifs d’un deuxième traitement sous sédation profonde et l’efficacité des services préventifs.
Quelles implications pour la pratique clinique ?
Le machine learning en odontologie pédiatrique peut identifier des schémas et des facteurs prédictifs dans de grandes bases de données, avec des applications potentielles pour le dépistage précoce et la planification personnalisée des traitements.
Les auteurs recommandent l’intégration de ces outils dans la recherche et les programmes d’enseignement. Ils soulignent également la nécessité de recommandations méthodologiques et d’échelles spécifiques d’évaluation de la qualité afin d’améliorer les preuves scientifiques disponibles.
Titre original :
Application of machine learning for data analysis in paediatric dentistry: a systematic review.
Auteurs : I. Gómez-Ríos et collaborateurs. Université de Murcie.
Source : Consulter l’étude originale