Évaluations de l’IA et des radiologues sur la prévalence de l’arthrose des ATM à l’aide d’images radiographiques : une étude comparative

Résumé

Objectifs : Cette étude vise à aborder l’inconfort important et la déficience fonctionnelle associés à l’arthrose de l’articulation temporo-mandibulaire (A ATM), qui a un impact négatif sur la qualité de vie. Il souligne l’importance d’un diagnostic rapide et explore le potentiel d’un système d’intelligence artificielle (IA) pour améliorer le diagnostic de l’A ATM.

Méthodes : La prévalence de l’arthrose des ATM a été évaluée à l’aide de 3 outils de diagnostic : l’étalon-or, le modèle d’IA et un examinateur. Au total, 132 patients ayant réalisé 190 images de tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT) ont été inclus.

Résultats : La prévalence de l’arthrose des ATM était de 62,11 % en utilisant l’étalon-or, de 63,68 % en utilisant le modèle d’IA et de 58,42 % lorsqu’elle était évaluée par l’examinateur. Aucune variation selon le sexe dans le diagnostic d’arthrose des ATM n’a été signalée (valeur p > 0,05). Des variations selon l’âge ont été rapportées avec l’étalon-or et le diagnostic de l’examinateur. Comparé à l’étalon-or, le modèle d’IA présentait une sensibilité (97,46 %) et une spécificité (91,67 %) remarquables.

Conclusions : Le modèle d’IA est prometteur pour améliorer la précision du diagnostic de l’A ATM, offrant des avantages potentiels pour la détection précoce et l’amélioration des résultats pour les patients.