Cet ouvrage examine la mani re dont les mod les de pr diction statistiques et bas s sur l'apprentissage automatique sont mis en oeuvre dans le domaine de la m decine dentaire. Il commence par pr senter les concepts fondamentaux (pr dicteurs, crit res d' valuation, types de mod les) avant d'aborder les applications sp cifiques chaque discipline: valuation du risque de carie, maladies parodontales, orthodontie, d pistage du cancer buccal, implantologie, endodontie et prosthodontie. Les chapitres suivants traitent de la m thodologie - validation des mod les, indicateurs d' valuation, estimation de la taille de l' chantillon, biais et questions relatives l'infrastructure des donn es et la r glementation - ainsi que d' tudes de cas illustratives (notamment la planification implantaire assist e par l'IA par rapport la planification conventionnelle). L'ouvrage se termine par des consid rations thiques, les perspectives d'avenir, un glossaire, une liste d'abr viations, une bibliographie et une annexe pr sentant un exemple de calcul de la taille de l' chantillon pour une tude comparative d'implants in vivo. Destin aux tudiants de troisi me cycle et aux chercheurs.
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