Travaux précliniques L’Odontologie pédiatrique 003TPOPS1 est une UE obligatoire en 4ème année de docteur en chirurgie dentaire , semestre S1. A l’issue de cette matière, l’étudiant devrait être capable de prendre en charge un enfant et de lui procurer toutes les thérapeutiques dentaires pédiatriques nécessaires. Applications de l’IA dans les Travaux Pratiques en Dentisterie Pédiatrique 1. Diagnostic assisté pendant les séances pratiques • Utilisation de logiciels d’IA pour analyser en temps réel des radiographies ou photos intra-orales prises par les étudiants afin d’identifier précocement caries, anomalies dentaires, ou pathologies. • Comparaison immédiate entre diagnostic humain et diagnostic assisté par IA, favorisant l’apprentissage critique. 2. Simulateurs et formation immersive • Recours à des plateformes de réalité virtuelle et augmentée intégrant l’IA pour simuler des cas cliniques pédiatriques complexes (comportement, pathologies, traitements). • Entraînement des étudiants à la prise de décision dans un environnement sans risque pour les patients.

Temps présentiel : 25 heures

Charge de travail étudiant : 0 heures

Méthode(s) d'évaluation : Evaluation clinique

Référence :
1- Fundamentals of Pediatric Dentistry. Richard J. MATEWSON - Robert E. PRIMOSCH. Quintessence Books. 3ème édition 1995. 2- Botta AC, Presoto CD, Wajngarten D, Perception of dental students on risk factors of musculoskeletal disorders. Eur J Dent Educ. 2018 Feb 13. 3- Barry RM, Spolarich AE, Weber M, Impact of Operator Positioning on Musculoskeletal Disorders and Work Habits Among Mississippi Dental Hygienist J Dent Hyg. 2017 Dec; 91(6):6-14. 4- Branson BG, Abnos RM, Simmer-Beck ML, Using motion capture technology to measure the effects of magnification loupes on dental operator posture: A pilot study. Work. 2018;59(1):131-139. 5- Taib MFM, Bahn S, Yun MH, Taib MSM, The effects of physical and psychosocial factors and ergonomic conditions on the prevalence of musculoskeletal disorders among dentists in Malaysia. Work. 2017; 57(2): 297-308. 6- Lee JH, Kim DH, Jeong SN, Choi SH. Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning based convolutional neural network algorithm. J Dent. 2018;77:106 11. 7- Schwendicke F, Samek W, Krois J. Artificial intelligence in dentistry: chances and challenges. J Dent Res. 2020;99(7):769 74. 8- Khanagar SB, Al Ehaideb A, Maganur PC, et al. Developments, application, and performance of artificial intelligence in dentistry – a systematic review. J Dent Sci. 2021;16(1):508 22. 9- Milojevic V, Radojicic Z, Stankovic I, et al. Artificial intelligence for diagnostic purposes in dentistry: a systematic review. Med Oral Patol Oral Cir Bucal. 2021;26(6):e724 31. 10- Ruparel NB, Abbott PV, Tennant M, et al. The use of artificial intelligence in dental education: a scoping review. Eur J Dent Educ. 2022;26(4):607 18. 11- Patel SB, Hatem C, Reid MW, et al. Predictive analytics and machine learning in pediatric dentistry: a narrative review. Pediatr Dent. 2022;44(6):347 54. 12- Casalegno F, Sury H, Maillard A, et al. Artificial intelligence and risk prediction models for early childhood caries: a systematic analysis. Front Pediatr. 2023;11:1078010. 13- Bharti R, Sharma A, Chahal DS, et al. Role of machine learning in early diagnosis of pediatric dental conditions. J Clin Pediatr Dent. 2023;47(1):15 22. 14- Agarwal T, Gupta P, Gupta N, et al. Artificial Intelligence in dental caries risk assessment: a comprehensive review. J Indian Soc Pedod Prev Dent. 2024;42(2):109 17. 15- Umer F, Adnan S, Lal A. Research and application of artificial intelligence in dentistry from lower middle income countries: a scoping review. BMC Oral Health. 2024;24:220. 16- Ruparel NB, Roberts HM, Webster MK, et al. Artificial intelligence in oral health education: opportunities and challenges for clinical training. Eur J Dent Educ. 2023;27(1):134 42. 17- Alotaibi S, Deligianni E. AI in oral medicine and dental diagnostics: implications for training and clinical practice. Br Dent J. 2024;237:765 70. 18- Umer F, Naved N, Adnan S. Trends in AI enabled dental devices cleared by FDA and their clinical applications. BMC Oral Health. 2025;26:11. 19- Semerci ZM, Yardımcı S. Empowering modern dentistry: impact of AI on patient care and clinical decision making. Diagnostics. 2024;14(12):1260. 20- Dua B, Gupta RK, Bhargava A, et al. Redefining oral healthcare through artificial intelligence: a roadmap for the future of dentistry. BMC AI. 2025;1:13.