Programme basé sur l'intelligence artificielle pour classer les résultats de la cavité buccale sur la base de l'analyse d'images cliniques

Le diagnostic précoce des lésions buccales, en particulier du cancer de la bouche, est crucial pour améliorer le pronostic, faciliter une intervention et des soins précoces dans le but de réduire la mortalité liée à la maladie.

L'examen buccal conventionnel (COE) étant la méthode la plus utilisée pour identifier les lésions buccales, l'expérience du praticien dentaire moyen est un facteur décisif pour un diagnostic précoce.

L'examen visuel manque de spécificité et de sensibilité car il est hautement subjectif. Malheureusement, des études montrent que la majorité des dentistes manquent d’expertise en matière de détection précoce de la maladie, ce qui entraîne des diagnostics faussement négatifs des lésions buccales.

On constate que les médecins généralistes soit retardent la référence d'une lésion buccale suspectée à un spécialiste en médecine bucco-dentaire, soit renvoient de nombreux cas faussement positifs, poussant inutilement les patients dans un état d'anxiété et de phobie du cancer. Les renvois de faux positifs surchargent les spécialistes, ce qui finira par retarder le diagnostic des cas vrais positifs en raison de la sursaturation de cas faussement positifs.

le champ de la recherche diagnostique s'oriente vers des méthodes non invasives, au fauteuil, avec une plus grande précision pour la détection précoce des lésions buccales. Des approches récentes vers l'utilisation de programmes basés sur des machines indiquent que cette méthode d'apprentissage automatique peut être utile dans la détection et le diagnostic du cancer de la bouche.