Preface to the 10th Biennial <scp>COAST</scp> Conference: <scp>AI</scp> ‐ and Biomedicine‐Driven Precision Orthodontics and Craniofacial Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Consortium for Orthodontic Advances in Science and Technology (COAST) convened for its 10th biennial conference titled 'AI- and Biomedicine-Driven Precision Orthodontics and Craniofacial Care', to explore how artificial intelligence (AI), emerging technologies and biomedical discovery are transforming the foundations of personalised orthodontic care. SETTING: Academicians, researchers, private practitioners, residents and doctoral students met at the UCLA Lake Arrowhead Lodge from the 6th-9th October 2024 for scientific presentations, workshops and facilitated discussions. Thirty-five invited speakers contributed the latest updates on orthodontic and craniofacial research. The meeting was preceded by the Faculty Development Workshop, AI in Orthodontics: Opportunities and Challenges, supported by the American Association of Orthodontists Foundation's Education Innovation Award. MATERIALS AND METHODS: In addition to an educator's workshop, the scientific program was organised around five themed sessions reflecting the convergence of technology and biology in orthodontic therapies. Topics included artificial intelligence in clinical decision support and care; novel approaches in orthodontic therapeutics; temporomandibular disorders and neural modulation of craniofacial pain; molecular and regenerative mechanisms of craniofacial growth and dental development; and innovations for precision treatment, such as sensor-based assessment, 3D printing and digital workflow optimization. RESULTS: Collectively, the presentations and discussions illustrated how AI and data-driven methodologies are beginning to complement biological and clinical expertise, linking imaging, biomechanics and molecular information toward more predictive and patient-specific care. Active discussion centred on both the promise and limitations of AI, emphasising that meaningful progress requires validation, transparency and the ethical integration of AI. Advances in materials, sensor technologies and multi-omics approaches further demonstrated how precision can be achieved when innovation is guided by scientific rigour and clinical context. CONCLUSIONS: The meeting reaffirmed that the future of orthodontics lies in the thoughtful integration of emerging computational and digital technologies, biomedicine and collaborative science. The collective advances represented in this issue continue COAST's mission to build the foundation for translational biomedicine-driven, ethically grounded, precision orthodontic and craniofacial care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,258 | 0,120 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».