Flux de travail numérique et intelligence artificielle en implantologie

Au cours des vingt dernières années, les outils destinés aux cliniciens et aux prothésistes dentaires ont considérablement évolué, parallèlement à l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul et des accélérateurs graphiques. Ces avancées ont permis d’améliorer la précision et la reproductibilité des traitements, contribuant ainsi à de meilleurs résultats thérapeutiques. Les patients recherchent un traitement parce qu’ils souhaitent retrouver des dents, et non des implants. Par conséquent, une reconstruction implantaire guidée par la restauration, implique que la phase de planification intègre la position finale souhaitée des dents.

La transition des wax-ups analogiques sur modèles en plâtre vers les wax-ups virtuels a été affinée grâce au développement des scanners intra-oraux, capables aujourd’hui de collecter des données plus rapidement et avec une résolution plus élevée, à l’aide de dispositifs plus compacts et plus légers. Ces ensembles de données issus du scan intra-oral ont ensuite été fusionnés manuellement avec les données CBCT, afin de créer un plan directeur pour une pose et une restauration implantaire réussies, qu’il s’agisse d’un implant unitaire ou d’une réhabilitation complète de l’arcade.

Cette approche a permis aux cliniciens d’utiliser des outils de planification sophistiqués et de choisir entre une pose diagnostique à main levée, une pose assistée par guide ou des protocoles de guidage complet, tels que définis par Ganz et Rinaldi.¹

Chez les patients présentant une denture en phase terminale ou déjà édentés, les avancées technologiques ont favorisé une collaboration plus étroite entre l’ensemble des membres de l’équipe dentaire — cliniciens, prothésistes dentaires et assistants — ainsi qu’avec les patients. Le flux de travail numérique a été encore renforcé par l’introduction d’imprimantes 3D de cabinet, abordables, compactes, très précises et rapides. L’impression 3D est devenue un catalyseur majeur de l’efficacité des flux de travail, permettant la fabrication de modèles anatomiques de mâchoires, de modèles d’occlusion articulés, de restaurations provisoires de longue durée, de restaurations définitives et de guides chirurgicaux, à l’aide d’une large gamme de résines disponibles.

Rien de tout cela ne serait possible sans les fichiers numériques acquis grâce à la CBCT et aux scanners intra-oraux, traités à l’aide de logiciels CAD avancés et de plus en plus optimisés par l’intelligence artificielle (IA).

Un exemple de l’efficacité de l’IA est la fusion automatique des ensembles de données CBCT et de scan intra-oral dans les logiciels CAD, une fonction qui nécessitait auparavant une intervention manuelle. Un autre exemple est la segmentation, processus autrefois laborieux et chronophage, consistant à séparer des objets tridimensionnels sur une image CBCT en fonction de valeurs de densité. Grâce à des capacités de calcul toujours plus performantes, la segmentation pilotée par l’IA permet désormais de générer rapidement des modèles 3D précis de surface de la mandibule ou du maxillaire, d’isoler les couronnes et les racines, et de tracer automatiquement le trajet du nerf alvéolaire inférieur en un seul clic. Ces modèles 3D de surface peuvent ensuite être utilisés pour diverses applications, notamment la fabrication de guides chirurgicaux.