Publié le 17 octobre 2025 12:21:00. Une étude comparative menée par des chercheurs chinois évalue la précision de conceptions de restaurations dentaires réalisées par intelligence artificielle (IA) par rapport à celles créées manuellement par des techniciens expérimentés, en utilisant comme référence des conceptions cliniquement approuvées.
- L’étude a comparé 30 cas de restaurations unitaires en utilisant un plan d’étude en paires, évaluant la justesse morphologique des conceptions IA et manuelles par rapport à une référence clinique.
- Les résultats, quantifiés par l’erreur quadratique moyenne (RMSE), permettent de déterminer les écarts entre les différentes approches de conception.
- L’étude a été menée dans le respect des normes éthiques, avec le consentement éclairé de tous les participants.
Des chercheurs de l’hôpital Zhujiang de la Southern Medical University ont mené une étude rigoureuse pour évaluer l’impact de l’intelligence artificielle sur la conception de restaurations dentaires. L’objectif était de déterminer si les conceptions générées par l’IA pouvaient atteindre le même niveau de précision que celles réalisées par des techniciens dentaires expérimentés, en se basant sur des critères cliniques stricts.
Le protocole de recherche, approuvé par le comité d’examen institutionnel de l’hôpital (protocole n° 2023-KY-164-01), a recruté consécutivement des patients nécessitant des restaurations unitaires entre le 1er et le 28 février 2024. Les participants devaient présenter des dents adjacentes intactes et ne pas souffrir de maladie parodontale active ou de caries dans les dents voisines.
Les préparations dentaires ont été standardisées par un seul prosthodontiste possédant dix ans d’expérience (Wei Li). Les empreintes numériques ont été acquises à l’aide d’un scanner intra-oral CEREC Omnicam (Dentsply Sirona, York, PA, USA), capturant la surface dentaire préparée, la dentition adjacente et l’arcade opposée en occlusion maximale. Les conceptions assistées par ordinateur (CAO) ont ensuite été créées par un technicien expérimenté (Bing-ying Xie), avec sept ans de pratique, en utilisant le système 3Shape Dental System (v2021.1, 3Shape A/S, Copenhague, Danemark). Ce technicien a réalisé une délimitation manuelle des marges et des ajustements occlusaux basés sur une analyse dynamique guidée par logiciel.
Pour garantir la validité de l’étude, des critères de réussite stricts ont été appliqués, évalués lors de la pose de la restauration et lors d’un suivi de six mois. Une restauration était considérée comme réussie si elle présentait une adaptation marginale continue, des contacts proximaux appropriés (vérifiés par le passage du fil dentaire avec une résistance tactile) et une occlusion harmonieuse (confirmée par du papier à articuler avec des contacts inférieurs à 8 μm). Le confort fonctionnel immédiat du patient était également pris en compte. Seules les restaurations ayant maintenu leur intégrité structurelle pendant la période de suivi, sans fracture, décollement ou carie secondaire, ont été incluses dans l’analyse finale. Au total, 30 cas ont satisfait à tous ces critères, et leurs fichiers de conception numérique originaux ont été archivés pour une analyse morphologique ultérieure.
L’étude a utilisé un plan d’étude en paires, en utilisant les mêmes 30 cas pour les trois groupes expérimentaux : un groupe de référence, un groupe manuel et un groupe IA.
Le groupe de référence a utilisé les conceptions originales approuvées cliniquement. Le groupe manuel a été créé par le même technicien (Bing-ying Xie) à l’aide du système 3Shape, en important une morphologie initiale de restauration de la base de données du système, puis en effectuant des ajustements manuels complets de la forme, des contacts et de l’occlusion. Le groupe IA a utilisé la plateforme 3Shape Automate (automate.3shape.com), reconnue pour son utilisation de l’intelligence artificielle dans la conception automatisée de restaurations dentaires [8]. Tous les modèles IA ont été créés avec les paramètres cliniques par défaut du système, sans intervention manuelle.
Les paramètres utilisés pour les conceptions IA étaient les suivants : profil d’émergence régulier, forme de contact régulière, distance de contact de -0,01 mm, style occlusal mature, distance d’occlusion de 0,45 mm et contre-dépouilles autorisées. Dans le cadre de cette étude, la « conception manuelle » correspond à un flux de travail conventionnel où un technicien expérimenté utilise les propositions semi-automatiques du logiciel pour réaliser la conception finale, tandis que la « conception basée sur l’IA » utilise un module génératif entièrement autonome qui produit une proposition complète en une seule étape.
L’évaluation morphologique a été réalisée à l’aide de Geomagic Control X (2018.1.1 ; 3D Systems, Rock Hill, SC) pour quantifier la justesse des conceptions IA et manuelles par rapport à la conception de référence. Pour chaque cas, les fichiers CAO au format STL ont été superposés en utilisant les surfaces inchangées des dents adjacentes comme zone de référence stable. Le logiciel a ensuite calculé les distances point à point entre les surfaces et quantifié la justesse globale en calculant l’erreur quadratique moyenne (RMSE), définie comme suit :
$$\mathrm{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (X_{1,i} – X_{2,i})^2}$$
Le logiciel a également identifié le point de divergence maximale pour chaque comparaison et généré des cartes de divergence avec une échelle de couleurs de ± 500 μm, les zones vertes (± 50 μm) indiquant des écarts acceptables.
Les analyses quantitatives ont été effectuées à l’aide de GraphPad Prism (v8.3.0, logiciel GraphPad). Une approche analytique par paires a été utilisée, toutes les comparaisons étant structurées par cas individuel. La normalité des données a été évaluée à l’aide du test de Shapiro-Wilk (α = 0,05). Les données normalement distribuées ont été analysées à l’aide du test t de Student apparié, tandis que les données non normalement distribuées ont été comparées à l’aide du test bilatéral de rang signé de Wilcoxon. Toutes les mesures de justesse morphologique sont rapportées sous forme de médiane (intervalle interquartile, IQR).