L'intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux
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DOI: 10.1051/odf/202038 Revue d’Orthopédie Dento-Faciale 2021 - Vol. 55 - 1 // 369-384 Article original © Revue d’O.D.F. L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux Artificial Intelligence: applications in orthognathic surgery Masrour Makaremi1,2 RÉSUMÉ ABSTRACT Pierre Bouletreau3 1 Département d’orthopédie Les applications de l’intelligence Artificial intelligence (AI) applications dento-faciale, UFR des sciences artificielle (IA) ont déjà envahi notre have already invaded our daily lives, odontologiques, Bordeaux quotidien, et ces 10 dernières années and the past 10 years have seen the cedex ont vu l’émergence d’applications très emergence of very promising applica- 2 Handicap, Activity, Cognition, Health, Université de Bordeaux, prometteuses dans le domaine de la tions in the field of medicine. The use Bordeaux cedex médecine. L’utilisation de l’IA semble of AI seems particularly suitable in the 3 Service de Chirurgie maxillo particulièrement adaptée dans le cadre context of orthodontic surgical proto- faciale Lyon Sud Hospital, des protocoles chirurgico-orthhodon- cols. Its impact in this discipline is likely Hospices Civils de Lyon, Pierre-Benite tique. Son impact dans cette discipline to be major in the years to come. These risque d’être majeur dans les années à applications in orthodontic surgical pro- venir. Ces applications dans les proto- tocols can be grouped into four phases: coles chirurgico orthodontique pouvant 1. maxillofacial imaging, 2. treatment être regroupées en quatre phases : planning, 3. personalized orthodontic 1. imagerie maxillo-faciale, 2. planifica- and surgical appliances, 4. treatment tion du traitement, 3. appareils ortho- monitoring. AI is a very powerful tool dontiques et chirurgicaux personnalisés, and it is the responsibility of the entire 4. suivi du traitement. L’IA est un outil medical profession to achieve a positive très puissant et il est de la responsabi- symbiosis between clinical sense and lité de l’ensemble de la profession médi- AI. cale de parvenir à une symbiose positive entre le sens clinique et l’IA. KEYWORDS MOTS CLÉS Artificial Intelligence Deep learning Adresse pour correspondance : Orthognathic surgery, CAD/CAM masrour@makaremi.fr Intelligence artificielle, Apprentissage Article reçu : 00-00-2020 profond, chirurgie orthognathique, CAD/ Accepté pour publication : CAM 00-00-2020 369 1-2021-Makaremi.indd 369 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau Au cours de la dernière décennie, de nombreuses années. Les GAFAM (Google, nombreuses applications très promet- Amazon, Facebook, Apple et Microsoft) teuses de l’IA ont vu le jour dans le et leur homologue chinois BATX (Baidu, domaine de la médecine[11]. Les réseaux Alibaba, Tencent et Xiaomi) ont déjà massi- de neurones convolutifs se sont révélés vement investi dans le domaine de la santé très efficaces pour la reconnaissance connectée[16]. À titre d’exemple, Google, d’images, à condition qu’ils soient via ses divisions Verily et Deepmind éduqués à partir d’énormes bases de Health, propose aujourd’hui des applica- données étiquetées. La principale raison tions basées sur l’IA « aidant les méde- qui explique la supériorité actuelle de cins et les infirmières à fournir des soins l’IA sur les médecins humains dans des plus rapides et de meilleure qualité aux sous-domaines très spécifiques de la patients » (site Web Deepmind Health). médecine est que les machines peuvent Les masses de données obtenues à partir être éduquées à partir de centaines de des projets de santé connectée (infor- milliers de cas cliniques, dépassant de loin mations démographiques et données l’expérience clinique des meilleurs spécia- cliniques) aident en retour à éduquer les listes du domaine. De plus, les données algorithmes d’apprentissage automatique, “ Il est raisonnable de considérer l’IA sur les soins de santé sont devenues de plus en plus nombreuses et complexes pour chaque patient et l’objectif d’une rendant ainsi les programmes de plus en plus efficaces et précis. comme un outil pouvant médecine personnalisée nécessite la prise Grâce à l’énorme quantité de données véritablement aider en compte d’un ensemble considérable analysées, il est probable que, dans un les médecins humains de données pour chaque patient. proche avenir, les études cliniques sur l’IA dans des domaines seront statistiquement plus puissantes et aussi variés que La crainte que des machines puissent plus fiables que les études « classiques » la médecine prédictive, potentiellement remplacer les médecins - même randomisées à double insu. la prise de décision humains dans un avenir proche doit être clinique ou la médecine prise au sérieux, car la dynamique de chan- De nos jours, les applications médicales personnalisée. gement dans le domaine de la recherche de l’IA incluent, sans toutefois s’y limiter, sur l’IA est sans précédent. Faire des la radiologie[30], la dermatologie[4], la neuro- prévisions sur l’avenir devient de plus logie[15], l’ophtalmologie[9], l’oncologie[1], en plus hasardeux. Cependant, la plupart la cardiologie[19], la génétique[21], les soins des experts supposent que les humains d’urgence[7], la conception de médica- devront coopérer avec ce que l’on appelle ments[35]. une « IA faible » pendant encore au moins quelques décennies. Par conséquent, il est raisonnable de considérer l’IA comme APPLICATIONS POTENTIELLES un outil pouvant véritablement aider les DE L’IA EN CHIRURGIE médecins humains dans des domaines ORTHOGNATHIQUE aussi variés que la médecine prédictive, la prise de décision clinique ou la médecine personnalisée. L’utilisation de l’IA semble particulièrement bien adaptée au cadre des protocoles de Les principaux acteurs de la recherche chirurgie orthognathique et son potentiel sur l’IA se sont engagés sur le marché impact est assez considérable. Plusieurs mondial de la santé connectée il y a de facteurs justifient ce raisonnement : 370 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 370 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux – Des investissements colossaux sont – Amélioration de la précision du diagnos- réalisés par des sociétés de recherche et de développement industriel pour l’IA dans les domaines de l’orthodontie tic grâce à l’imagerie maxillo-faciale améliorée par l’IA. – Planification du traitement thérapeu- “ L’utilisation de l’IA dans les logiciels numérique et de la chirurgie robotique. tique, en particulier dans le cas de de scanner intra-oral Les retombées économiques attendues modèles en 3D. permet une acquisition sont estimées à 3,6 milliards € dans le – Fabrication de matériel et d’appareils plus rapide et plus seul domaine de l’orthodontie. orthodontiques et chirurgicaux sur efficace. – La large diffusion de la photographie mesure. numérique, de l’imagerie médicale et – Suivi thérapeutique particulièrement des scanners intra-oraux a fait explo- efficace, basé sur la superposition ser le volume des bases de données d’images. d’images numériques exploitables par les systèmes d’IA. – La demande est réelle parmi les prati- IMAGERIE MAXILLO-FACIALE ciens et concerne les domaines les plus variés : reconstruction assistée par un L’IA intervient à différents niveaux pour ordinateur, morphométrie tridimension- optimiser l’acquisition et le traitement nelle, planification du traitement auto- des données, ainsi que la pré-analyse matisé, planification de l’installation de l’imagerie maxillo-faciale. Les diffé- chirurgicale sur mesure etc. rents niveaux de résolution pouvant être analysés offrent au praticien une vision Il convient au préalable de définir le type plus transparente et plus globale des d’IA dont il est question. Un niveau élevé caractéristiques physiques du patient. d’IA en médecine se caractérise par une C’est un élément essentiel pour déter- machine autonome capable d’analyser et miner la bonne option thérapeutique. d’évaluer différentes solutions en fonction d’une évolution pathologique prévisible. Cette solution n’est pas encore possible Acquisition dans les protocoles orthodontiques chirur- gicaux, ni en orthodontie. L’utilisation de l’IA dans les logiciels de scanner intra-oral permet une acquisition Un faible niveau d’IA est une IA « non plus rapide et plus efficace. De plus, l’uti- discernable » qui ne peut se concentrer lisation de l’IA en radiologie tridimension- que sur une tâche spécifique. S’agissant nelle optimise le rapport signal sur bruit et strictement de l’analyse des modèles permet d’obtenir des images de meilleure numériques d’arcades dentaires et de qualité en utilisant des doses de rayonne- l’imagerie radiologique, les solutions ment plus faibles[32]. numériques sont introduites dans le flux de préparation du protocole de chirurgie orthognathique. Interprétation L’impact des solutions numériques sur les Les techniques utilisées dans l’apprentis- protocoles orthodontico-chirurgicaux peut sage automatique permettent des recons- être décrit en 4 phases : tructions 3D dont l’efficacité augmente RODF 2021;55(1):369-384 371 1-2021-Makaremi.indd 371 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau rapidement ainsi que la superposition de 100 à 200 points craniométriques sont divers outils de diagnostic (CBCT, photo- nécessaires pour l’analyse biométrique graphie numérique et scanners intra-oraux) d’une image en 3D au moyen de la tech- pour identifier et calculer les dimensions nique du Cone Beam[34]. L’intérêt de l’IA des voies respiratoires supérieures, par réside dans sa capacité à analyser et à exemple[3]. Ces données sont particuliè- interpréter efficacement autant de para- rement pertinentes dans le traitement mètres à la fois[5]. des syndromes d’apnées obstructives du Actuellement, des solutions d’IA ambi- sommeil[13]. tieuses sont en cours de développement En outre, l’analyse d’un céphalogramme dans le but de produire une synthèse litté- latéral, bien qu’essentielle dans un proto- raire à partir de données biométriques. Par cole orthodontico-chirurgical, n’apporte exemple, l’IA diagnostiquerait un « excès que des informations limitées. Il existe hémifacial droit » lorsqu’il existe à la fois différents logiciels qui intègrent des un excès antéro-postérieur droit, un excès technologies d’IA et d’apprentissage vertical droit et une déviation de la mandi- automatique [20] pour automatiser les bule vers la gauche. analyses céphalométriques (fig. 1). Cela libère des ressources cognitives pour le praticien. De plus, les avantages de PLANIFICATION l’IA vont bien au-delà de sa capacité de DU TRAITEMENT mener des analyses en 2D. En fait, cela permet au praticien d’obtenir une percep- La planification orthodontique chirurgi- tion tridimensionnelle exacte et objective cale engendre plusieurs défis différents. Figure 1 : des caractéristiques dento-faciales d’un L’élaboration d’un plan de traitement CephX utilise l’intelligence patient donné. Ce pourrait donc être un résulte de la symbiose entre le chirurgien artificielle et les technologies d’apprentissage automatique outil de diagnostic extrêmement puissant. et l’orthodontiste et ne peut pas être pure- pour automatiser l’analyse Des études montrent qu’un minimum de ment instinctive. Un tel traitement doit être céphalométrique. 372 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 372 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux soigneusement discuté et verbalisé dans – La planification doit également prendre Figure 2 : un dialogue constant au sein de l’équipe. en compte les nombreuses variables la modélisation des différentes possibilités d’ostéotomie. Dans la mesure où les algorithmes qui interdépendantes : structures osseuses, composent les programmes d’IA sont très occlusion, santé parodontale, fonctions peu performants pour traiter des informa- orofaciales (déglutition, respiration, etc.) tions ambiguës, il est probable que les et esthétique du visage. Il convient de orthodontistes et chirurgiens resteront, noter que, si certains de ces paramètres pour encore quelque temps, plus perfor- peuvent être quantifiés, d’autres néces- mants que les machines dans l’analyse sitent une évaluation plus subjective. fondamentale de la demande du patient. Ces éléments montrent la nécessité d’un logiciel de planification de traitement – La planification doit prendre en compte numérique en 3D. Ceci peut être réalisé au la phase de traitement orthodontique, moyen d’une configuration virtuelle dyna- qui est un processus à long terme, par mique (Clin Check, Insignia, Orthoanalyser opposition au processus chirurgical, qui etc.) (fig. 2, 3). Ces logiciels sont améliorés est à court terme. grâce au « machine learning »[8]. RODF 2021;55(1):369-384 373 1-2021-Makaremi.indd 373 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau Figure 3 : superposition d’un scanner Le setup virtuel dynamique constitue configuration virtuelle sont également très faciale et de modèles d’études numériques. un formidable outil de dialogue entre le utiles pour discuter et expliquer les procé- chirurgien maxillo-facial et l’orthodontiste. dures aux patients afin d’améliorer leur Il permet aux praticiens de visualiser des compréhension et leur implication dans diagrammes de chaque objectif thérapeu- les protocoles proposés[24]. tique et de l’impact de chaque interven- tion sur le résultat global. C’est également un outil précieux au dialogue et à la plani- APPAREILS fication dans les protocoles de chirurgie ORTHODONTIQUES orthognathique qui utilisent une approche ET CHIRURGICAUX multidisciplinaire (ORL, dentiste généra- PERSONNALISÉS liste, spécialiste du sommeil), ces spécia- listes ne maîtrisant peut-être pas aussi bien les détails techniques des protocoles Après la phase de planification, l’étape orthodontico-chirurgicaux. Les logiciels de suivante utilisant la technologie CAO / FAO 374 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 374 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux Figure 4 : avec la technologie CAD / CAM, la biomécanique de la consiste en la fabrication sur mesure de dans la planification du traitement et les décompensation alvéolaire dispositifs médicaux. En effet, l’impression méthodes de transfert. pourrait être intégrée à en 3D a contribué à la révolution numérique l’appareil Insignia (Ormco). en apportant des traitements innovants et La planification chirurgicale est clas- invisibles (traitements par aligneurs trans- siquement réalisée à partir d’études parents ou thérapie linguale)[14]. Ces tech- céphalométriques et cliniques. La planifi- nologies ont également permis la création cation chirurgicale virtuelle (Virtual Surgical d’appareils intégrant la biomécanique de la Planification) a été développée comme décompression alvéolaire (fig. 4). une extension de ces méthodes stan- dard, et est maintenant reconnue comme Dans le domaine de la chirurgie ortho- un outil très puissant pour assister le gnathique, la technologie CAO / FAO a chirurgien dans les cas les plus difficiles ainsi trouvé des applications récentes – par exemple, les asymétries faciales[31]. RODF 2021;55(1):369-384 375 1-2021-Makaremi.indd 375 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau Figure 5 : construction virtuelle des gouttières chirurgicales (Dolphin Imagerie), impression 3D des gouttières chirurgicales. 376 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 376 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux Figure 6 : construction virtuelle des gouttières chirurgicales (Dolphin Imagerie), impression 3D des gouttières chirurgicales. RODF 2021;55(1):369-384 377 1-2021-Makaremi.indd 377 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau tages en chirurgie orthognathique. Cela permet au praticien de valider le plan de traitement optimal choisi et d’évaluer les avantages et les inconvénients des options de traitement alternatives. Les patients ont ainsi la possibilité de visualiser les effets du traitement, ce qui optimise leur consen- tement éclairé. En outre, cela améliore le travail de l’orthodontiste et du chirurgien maxillo-facial en présentant objectivement l’impact des différentes phases du traite- ment à travers un filtre non biaisé. Enfin, l’utilisation de l’IA permettra au praticien d’être mieux préparé pour faire face aux futurs défis cliniques. L’IA est particulièrement bien adaptée en tant qu’outil de suivi du traitement car elle permet la superposition de diverses images numériques. Un logiciel a ainsi été conçu avec diffé- Figure 7 : De plus, les données médicales dématé- rents types d’apprentissage automatique superposition de modèles numériques 3D (logiciel rialisées générées par ce dernier rendent pouvant (quel est le sujet de pouvant ? 3shape). la collaboration à distance entre praticiens Logiciel ?) être utilisé dans le même plus fluide. scanner intra-oral, ce qui permet de super- poser et de visualiser les mouvements En ce qui concerne la procédure de des arcades dentaires de deux modèles transfert (i.e. : l’application clinique de la numériques côte à côte chez un même planification), la technologie CAO / FAO a patient[12,6] (fig. 7). permis des progrès significatifs au cours de la dernière décennie. Les technolo- D’autres solutions basées sur l’IA offrent gies de transfert actuellement disponibles la possibilité de combiner la photographie incluent les attelles chirurgicales CAO / numérique et des modèles en 3D appelés FAO, les attelles CAO / FAO avec support « Correspondance 3D » pour produire osseux extra-oral, les mini-plaques d’os- une image en 3D des modèles d’arcade téosynthèse en titane sur mesure et la dentaire à l’aide des photographies de navigation chirurgicale[25] (fig. 5, 6). dents réelles. Ce modèle est ajusté dyna- miquement en fonction de l’évolution du traitement dans le temps[28] (fig. 8). Suivi du traitement En chirurgie orthognathique, la possibilité Visualiser et quantifier l’impact d’un trai- de superposer l’imagerie par rayons X est tement donné sur différentes structures particulièrement utile[2]. Grâce aux capa- anatomiques présente plusieurs avan- cités de l’intelligence artificielle en radio- 378 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 378 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux Figure 8 : logie 3D, il est possible d’automatiser thique, il convient de réfléchir à la manière 3 D Matching par dental l’utilisation d’outils morphométriques dont l’IA pourrait améliorer les capacités monitoring. géométriques tels que les méthodes humaines lors de l’élaboration d’un plan Procuste sans astreindre le praticien à de traitement ainsi qu’aux limites de cette un travail fastidieux. Les images géné- technologie. rées peuvent être des superpositions de Procuste complètes ou limitées à une zone L’élaboration d’un plan de traitement en désignée, considérée comme stable[22,23]. chirurgie orthognathique repose sur trois Lors d’une chirurgie d’avancée mandibu- composantes principales. La première laire, par exemple, la visualisation pré-opé- composante comporte un savoir de base ratoire de la superposition des valves dans les domaines de l’anatomie cranio-fa- osseuses est importante en ceci qu’elle ciale, des fonctions oro-faciales, des permet de (contribue à ?) éviter des dépla- différentes dysmorphies faciales et de cements condyliens parasites. leurs étiologies, ainsi que des techniques DISCUSSION chirurgicales. Cette composante est acquise tant par l’apprentissage (manuels, cours…) que par l’expérience personnelle. “ Visualiser et quantifier l’impact d’un traitement Le rythme extraordinairement rapide des La deuxième composante est liée au donné sur différentes progrès réalisés dans le domaine de la sens artistique propre à chaque médecin. structures anatomiques technologie informatique au cours des En effet, l’esthétique faciale est un para- présente plusieurs 20 dernières années, conformément à la mètre majeur à considérer en chirurgie avantages en chirurgie loi de Moore, rend très difficile la prévision orthognathique et l’élaboration d’un plan orthognathique. de l’impact futur de l’IA dans le domaine de traitement requiert une certaine sensi- médical. Cependant, compte tenu des bilité artistique de la part du chirurgien. Ce applications actuelles de l’IA en médecine, dernier doit pouvoir effectuer un examen il semble raisonnable de supposer que les esthétique du visage précis. De plus, le médecins et l’IA coopéreront étroitement chirurgien doit être capable de prédire l’im- dans un proche avenir. En ce qui concerne pact esthétique des déplacements sque- plus particulièrement la chirurgie orthogna- lettiques du maxillaire et de la mandibule RODF 2021;55(1):369-384 379 1-2021-Makaremi.indd 379 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau nécessaires pour corriger la malocclusion pable de toutes les prendre en considéra- dentaire. À cet effet, les principes du tion. Aujourd’hui, aucun médecin humain Dr Harvey Rosen méritent d’être examinés ne peut concurrencer un ordinateur en avec la plus grande attention : « Ce sont matière de mémorisation des données. les résultats souhaités au niveau des C’est la raison pour laquelle le système tissus mous du visage qui doivent dicter IBM-Watson a battu les meilleurs joueurs la direction et l’ampleur des déplace- humains au jeu Jeopardy - un jeu de ments du squelette »[29]. Cette compo- connaissances générales - en 2011. sante implique donc à la fois l’expérience acquise au contact des patients et un Cependant, si les cerveaux de Silicium certain sens artistique. Il est inutile de dire surpassent facilement leurs homologues que ce dernier se construit loin des salles biologiques en termes de connaissances d’opération : en contemplant les arts, en théoriques pures, ils accusent un retard visitant les musées, en observant la nature considérable dans le domaine des compé- et en développant une culture générale tences techniques et procédurales auto- sur l’homme et les sociétés humaines. nomes. En effet, la robotique en chirurgie s’est principalement développée dans le La troisième composante concerne la domaine de la chirurgie mini-invasive, mais demande du patient relative à un traitement cela reste un processus très coûteux, ce spécifique. L’équipe orthodontiste/chirur- qui a entravé son développement[33]. gien doit évaluer avec soin les raisons qui poussent le patient à rechercher un proto- – La deuxième composante est liée au cole orthodontico-chirurgical. Il convient sens artistique du chirurgien. Là encore, il de souligner que même si la plupart des est intéressant de prendre en compte un “ La robotique en chirurgie s’est patients exposent des problèmes fonc- tionnels lors de la première consultation (problèmes d’élocution, troubles masti- ensemble d’avantages et de limitations de l’IA par rapport au cerveau humain. L’établissement d’un diagnostic nécessite principalement catoires, dysfonctionnements des ATM, un examen esthétique statique et dyna- développée dans parodontopathie etc.), la principale raison mique précis du visage. Les techniques le domaine de la qui les pousse à recourir à ces procé- d’apprentissage approfondi basées sur chirurgie mini-invasive, dures est généralement la recherche de les réseaux de neurones (et en particulier mais cela reste un l’amélioration de l’esthétique faciale[27]. sur les réseaux de neurones convolution- processus très coûteux, En d’autres termes, de grandes connais- nels) se sont révélées très efficaces pour ce qui a entravé son sances théoriques et une sensibilité artis- la reconnaissance d’images, comme le développement. tique fine ne suffisent pas si l’on n’est pas prouve la démonstration par Patcas et capable de répondre à la demande réelle al. de la capacité de l’IA à évaluer l’im- du patient. pact du traitement orthognathique sur l’attractivité faciale et l’âge estimé [26] . En ce qui concerne la première compo- On peut supposer que, dans un proche sante (un savoir de base), il ne fait aucun avenir, des algorithmes d’apprentissage doute que les machines ont d’ores et déjà profond éduqués à partir de centaines de largement dépassé l’homme en termes milliers de cas cliniques étiquetés par des de capacités de stockage et d’organisation experts seront au moins équivalents aux des données. La quantité de bio-données meilleurs chirurgiens maxillo-faciaux pour pour chaque patient a augmenté à un ce qui est de l’établissement du dia- point tel qu‘un cerveau humain est inca- gnostic d’une dysmorphie dento-faciale. 380 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 380 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux Des outils de reconnaissance faciale émane du fait que le patient estime que assistés par ordinateur sont déjà couram- le traitement a atteint les objectifs fixés. ment utilisés pour aider les médecins à Comme indiqué ci-dessus, l’évaluation diagnostiquer des troubles génétiques rares dans le domaine cranio-facial[10]. précise de la ou des motivations fonda- mentales du patient qui s’engage dans un traitement orthodontico-chirurgical “ Une dépendance excessive à l’égard – Cependant, l’IA n’a pas encore démon- nécessite une analyse très fine de la part des capacités accrues tré sa valeur et ses capacités dans le de ses praticiens. Les demandes des offertes par l’IA à domaine de la simulation des résultats patients sont souvent ambiguës dans chaque étape d’un en chirurgie orthognathique. En effet, le domaine des dysmorphies cranio-fa- protocole orthodontico- la question de la simulation virtuelle du ciales, et il faut toute l’expérience de chirurgical comporte un résultat esthétique postopératoire reste soignants bien formés pour détecter la risque inhérent : mal résolue à ce jour. Les déplacements ou les motivations réelles du patient et la perte de compétences squelettiques induisent des altérations élaborer un plan de traitement person- intrinsèques des tissus mous qu’il est très difficile nalisé. Au-delà de l’empathie naturelle du spécialiste. de prévoir, en particulier dans la région qui devrait sous-tendre la relation méde- naso-labiale, car la peau, les tissus adi- cin-patient, le chirurgien maxillo-facial peux sous-cutanés, les muscles et les et l’orthodontiste devraient réellement muqueuses ont des modules de Young essayer de « comprendre » (étymologi- (ou modules d’élasticité distincts). La quement, « prendre avec soi-même ») réponse des tissus mous aux déplace- les symptômes et les exigences du ments squelettiques sous-jacents peut patient. De même, le plan de traitement être très différente en fonction de la élaboré doit être « compréhensible » qualité des tissus mous, qui dépend de pour le patient afin qu’il puisse réelle- facteurs divers âge, sexe, ethnie, indice ment y adhérer. Nous pensons que cette de masse corporelle, etc.) et varie d’un troisième composante est sans aucun patient à l’autre. Par conséquent, il doute celle qui requiert le plus de com- semble encore très peu probable qu’un pétences humaines, car les machines ne algorithme puisse prédire avec préci- sont pas à l’aise dans le traitement des sion le résultat esthétique final après données ambiguës. En effet, un algo- une chirurgie orthognathique dans un rithme est par définition une succession proche avenir. Bien que ces informa- d’instructions non ambiguës. tions revêtent une importance capitale pour la plupart des patients (sinon tous), – Une dépendance excessive à l’égard les chirurgiens maxillo-faciaux modernes des capacités accrues offertes par l’IA à abordent ce sujet avec la plus grande chaque étape d’un protocole orthodonti- prudence, sur la base de leur propre co-chirurgical comporte un risque inhé- Remerciements expérience et de leur examen clinique. rent : la perte de compétences intrin- Dr Pierre-Antoine Dubreuil sèques du spécialiste. En permettant au Chirurgien maxillo faciale – Le troisième élément à prendre en praticien de s’appuyer trop lourdement Dr Frédéric Barere compte lors de l’élaboration d’un plan sur des algorithmes informatiques et Chirurgien maxillo faciale de traitement n’est pas des moins d’exécuter simplement les plans de M. Cyril Ilos Manipulateur importants. La satisfaction des patients traitement établis, les praticiens pour- en radiologie est l’objectif ultime que l’équipe des raient perdre leur sens de raisonnement M. Lionel Gibaudan praticiens doit viser. Cette satisfaction clinique et technique à long terme[18]. Informaticien RODF 2021;55(1):369-384 381 1-2021-Makaremi.indd 381 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau Il est donc indispensable que les praticiens tif. Cela limite le risque de confusion et qui utilisent ces nouvelles technologies le autorise un plan de traitement personna- fassent en conservant un esprit critique lisé pour chaque patient. aiguisé[17]. – L’assistance et la collaboration d’un logi- ciel capable d’intervenir aux côtés des praticiens dans toutes les étapes du trai- CONCLUSION tement, de la planification au suivi. Un tel logiciel aurait la capacité d’apprendre de Le nombre d’outils numériques dispo- chaque cas concret auquel il est exposé nibles basés sur l’IA aura un impact consi- pour améliorer ses performances lors de dérable sur l’élaboration des plans de futurs cas. traitement orthodontico-chirurgicaux, du – Il en va de la responsabilité de l’ensemble diagnostic initial au suivi du traitement. de la profession médicale d’apprendre à Ce changement de paradigme entraîne utiliser efficacement les outils basés sur plusieurs effets bénéfiques évidents : l’IA dans le diagnostic et le traitement des patients à la faveur d’une symbiose – Une précision diagnostique accrue grâce positive entre sens clinique et IA. au passage de l’imagerie en 2D à l’ima- Conflit d’intérêt : gerie en 3D. En effet, loin de devoir être perçue comme Les auteurs déclarent – La possibilité de visualiser le plan de une menace, l’intelligence artificielle n’avoir aucun conflit traitement et d’engager les patients et devrait être considérée comme un outil à d’intérêt. les praticiens dans un dialogue construc- manier avec prudence. BIBLIOGRAPHIE 1. Bibault J-E, Burgun A, Giraud P. Intelligence artificielle appliquée à la radiothérapie. Cancer/Radiothérapie. 2017;21(3):239-243. doi:10.1016/j.canrad.2016.09.021 2. Cevidanes L, Bailey L, Tucker G, et al. Superimposition of 3D cone-beam CT models of orthognathic surgery patients. Dentomaxillofacial Radiol. 2005;34(6):369-375. doi:10.1259/dmfr/17102411 3. Cevidanes LHS, Styner MA, Proffit WR. Image analysis and superimposition of 3-dimensional cone-beam computed tomography models. Am J Orthod Dentofac Orthop. 2006;129(5):611-618. doi:10.1016/j.ajodo.2005.12.008 4. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017;542(7639):115-118. doi:10.1038/nature21056 5. Faure J, Oueiss A, Treil J, Chen S, Wong V, Inglese J-M. 3D cephalometry and artificial intelligence. J Dentofac Anomalies Orthod. 2016;19(4):409. doi:10.1051/odfen/2018117 6. Ganzer N, Feldmann I, Liv P, Bondemark L. A novel method for superimposition and measurements on maxillary digital 3D models- studies on validity and reliability. Eur J Orthod. 2018;40(1):45-51. doi:10.1093/ejo/cjx029 7. Ghassemi M, Celi L, Stone DJ. State of the art review: the data revolution in critical care. Crit Care. 2015;19(1):118. doi:10.1186/ s13054-015-0801-4 8. Hennessy J, Al-Awadhi EA. Clear Aligners Generations and Orthodontic Tooth Movement. J Orthod. 2016;43(1):68-76. doi:10.1179/ 1465313315Y.0000000004 382 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 382 11/12/2020 12:19
L’intelligence artificielle au service des protocoles Orthodontico-Chirurgicaux 9. Hogarty DT, Mackey DA, Hewitt AW. Current state and future prospects of artificial intelligence in ophthalmology: a review. Clin Experiment Ophthalmol. 2019;47(1):128-139. doi:10.1111/ceo.13381 10. Hurst ACE. Facial recognition software in clinical dysmorphology. Curr Opin Pediatr. 2018;30(6):701-706. doi:10.1097/ MOP.0000000000000677 11. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2(4):230-243. doi:10.1136/svn-2017-000101 12. José Viñas M, Pie de Hierro V, M Ustrell-Torrent J. Superimposition of 3D digital models: A case report. Int Orthod. 2018;16(2):304- 313. doi:10.1016/j.ortho.2018.03.017 13. Kamaruddin N, Daud F, Yusof A, Aziz ME, Rajion ZA. Comparison of automatic airway analysis function of Invivo5 and Romexis software. PeerJ. 2019;7:e6319. doi:10.7717/peerj.6319 14. Lagravère MO, Flores-Mir C. The treatment effects of Invisalign orthodontic aligners: a systematic review. J Am Dent Assoc. 2005;136(12):1724-1729. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16383056. Accessed May 1, 2019. 15. Lee E-J, Kim Y-H, Kim N, Kang D-W. Deep into the Brain: Artificial Intelligence in Stroke Imaging. J Stroke. 2017;19(3):277-285. doi:10.5853/jos.2017.02054 16. Lee K-F. AI Superpowers : China, Silicon Valley, and the New World Order. Boston, Mass: Houghton Mifflin; 2018. 17. Makaremi M. Les enjeux d’une nouvelle interface. Guiral-Desnoës H, ed. Rev Orthop Dento Faciale. 2018;52(4):319-324. doi:10.1051/odf/2018026 18. Makaremi M. The role of cognitive sciences in orthodontic treatments: optimizing the interface between practitioners and new technologies. J Dentofac Anomalies Orthod. 2016;19(4):410. doi:10.1051/odfen/2018116 19. Marr B. First FDA Approval For Clinical Cloud-Based Deep Learning In Healthcare. https://www.forbes.com/sites/ bernardmarr/2017/01/20/first-fda-approval-for-clinical-cloud-based-deep-learning-in-healthcare/#3a4a9bca161c. Accessed May 1, 2019. 20. Nishimoto S, Sotsuka Y, Kawai K, Ishise H, Kakibuchi M. Personal Computer-Based Cephalometric Landmark Detection With Deep Learning, Using Cephalograms on the Internet. J Craniofac Surg. 2019;30(1):91-95. doi:10.1097/SCS.0000000000004901 21. Otake T. IBM big data used for rapid diagnosis of rare leukemia case in Japan | The Japan Times. https://www.japantimes. co.jp/news/2016/08/11/national/science-health/ibm-big-data-used-for-rapid-diagnosis-of-rare-leukemia-case-in-japan/#. XMniRy3pNmA. Accessed May 1, 2019. 22. Oueiss A. Les rapports tridimensionnels de la base du crâne et du massif maxillo-facial : intérêts en orthodontie et anthropobiologie. http://www.theses.fr. January 2010. http://www.theses.fr/2010TOU30027. Accessed May 1, 2019. 23. Oueiss A, Pages C, Treil J, Braga J, Baron P, Faure J. Étude des asymétries dans les grandes dysmorphies antéro-postérieures. L’Orthodontie Française. 2010;81(3):235-244. doi:10.1051/orthodfr/2010022 24. Pagani R, Signorino F, Poli PP, Manzini P, Panisi I. The Use of Invisalign® System in the Management of the Orthodontic Treatment before and after Class III Surgical Approach. Case Rep Dent. 2016;2016:9231219. doi:10.1155/2016/9231219 25. Pascal E, Majoufre C, Bondaz M, Courtemanche A, Berger M, Bouletreau P. Current status of surgical planning and transfer methods in orthognathic surgery. J Stomatol Oral Maxillofac Surg. 2018;119(3):245-248. doi:10.1016/J.JORMAS.2018.02.001 26. Patcas R, Bernini DAJ, Volokitin A, Agustsson E, Rothe R, Timofte R. Applying artificial intelligence to assess the impact of orthognathic treatment on facial attractiveness and estimated age. Int J Oral Maxillofac Surg. 2019;48(1):77-83. doi:10.1016/j. ijom.2018.07.010 27. Patcas R, Cunningham SJ, Shute J, et al. Motivation for orthognathic treatment and anticipated satisfaction levels—a two-centre cross-national audit. J Cranio-Maxillofacial Surg. 2017;45(6):1004-1009. doi:10.1016/j.jcms.2017.03.012 28. Roisin L-C, Brézulier D, Sorel O. Contrôle à distance en orthodontie : fondements et description de la solution Dental MonitoringTM. Rev Orthop Dento Faciale. 2016;50(3):303-313. doi:10.1051/odf/2016021 29. Rosen HM. Aesthetic Perspectives in Jaw Surgery.; 1999. 30. Saba L, Biswas M, Kuppili V, et al. The present and future of deep learning in radiology. Eur J Radiol. 2019;114:14-24. doi:10.1016/j. ejrad.2019.02.038 31. Steinhuber T, Brunold S, Gärtner C, Offermanns V, Ulmer H, Ploder O. Is Virtual Surgical Planning in Orthognathic Surgery Faster Than Conventional Planning? A Time and Workflow Analysis of an Office-Based Workflow for Single- and Double-Jaw Surgery. J Oral Maxillofac Surg. 2018;76(2):397-407. doi:10.1016/j.joms.2017.07.162 RODF 2021;55(1):369-384 383 1-2021-Makaremi.indd 383 11/12/2020 12:19
M. Makaremi, P. Bouletreau 32. Sun Y, Liu X, Cong P, Li L, Zhao Z. Digital radiography image denoising using a generative adversarial network. J Xray Sci Technol. 2018;26(4):523-534. doi:10.3233/XST-17356 33. Troccaz J, Dagnino G, Yang G-Z. Frontiers of Medical Robotics: From Concept to Systems to Clinical Translation. Annu Rev Biomed Eng. 2019;21(1):annurev-bioeng-060418-052502. doi:10.1146/annurev-bioeng-060418-052502 34. Zamora N, Llamas J-M, Cibrián R, Gandia J-L, Paredes V. A study on the reproducibility of cephalometric landmarks when undertaking a three-dimensional (3D) cephalometric analysis. Med Oral Patol Oral Cir Bucal. 2012;17(4):e678-88. http://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/22322503. Accessed May 1, 2019. 35. Zhong F, Xing J, Li X, et al. Artificial intelligence in drug design. Sci China Life Sci. 2018;61(10):1191-1204. doi:10.1007/s11427- 018-9342-2 384 RODF 2021;55(1):369-384 1-2021-Makaremi.indd 384 11/12/2020 12:19
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