Intelligence artificielle en médecine orale : comprendre les enjeux éthiques et juridiques pour mieux s’y préparer

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  • Publié le . Paru dans L'Information Dentaire n°5 - 9 février 2022 (page 62-67)
Information dentaire

L’intelligence artificielle prend une place croissante dans nos vies, que ce soit au niveau de nos téléphones ou ordinateurs, mais aussi dans notre métier. Au-delà de l’enthousiasme de départ que suscitent ces technologies, une certaine prudence semble nécessaire pour intégrer, accompagner ou remplacer intelligemment certains aspects cliniques de notre pratique. Cet article propose d’identifier et de discuter des enjeux éthiques et juridiques majeurs liés à l’intelligence artificielle au sein de notre profession, de manière à aborder ce virage technologique plus sereinement, en conscience des risques et des pièges à éviter.

L’intelligence artificielle : rêve ou réalité dans nos cabinets ?

L’intelligence artificielle (IA) représente une véritable révolution dans le domaine biomédical. L’augmentation du volume des données et de leur complexité (e.g. des données d’imagerie 3D toujours plus résolues, des biocapteurs connectés à mesures continues, des dossiers médicaux électroniques) complique le travail de synthèse du praticien, avec le risque d’empêcher parfois d’en tirer le plein potentiel pour la prise en charge des patients [1-3].

Si les applications potentielles de l’IA en médecine orale sont nombreuses, la majorité d’entre elles sont encore en développement [1]. Ces applications peuvent aller de l’analyse et de la segmentation des acquisitions d’imagerie comme la radiographie panoramique dentaire (fig. 1) au traitement des données des dossiers médicaux.

L’IA est déjà présente dans certaines solutions et dispositifs qu’utilise le clinicien. C’est le cas par exemple dans le domaine de l’empreinte optique, qui s’installe chaque jour de plus en plus dans les cabinets dentaires, avec un nombre croissant d’indications cliniques. L’IA guide ainsi l’utilisateur dans son utilisation en lui permettant par exemple de découper automatiquement l’empreinte ou d’effacer certaines parties lors de l’acquisition en bouche.

Ces technologies accompagnent également le praticien lors de la mise en articulateur numérique en proposant d’optimiser les contacts (fig. 2), de délimiter les limites cervicales de préparation ou encore d’informer le praticien sur la présence de lésions carieuses. L’apprentissage machine pourra également permettre d’affiner la prédiction des patients à risque de pathologies orales (exemple pour la parodontite, fig. 3). Pourtant, ces applications mettent encore beaucoup de temps pour passer de la recherche à la clinique. Quelle peut en être la raison ?

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