Journal de médecine légale

L'odontologie médico-légale, qui consiste à appliquer les connaissances dentaires aux questions juridiques, joue un rôle crucial dans la résolution des crimes et l'identification des individus. Parmi les différents aspects de l'odontologie médico-légale, l'analyse des marques de morsure se distingue comme un domaine unique et stimulant. Cet article explore l'importance des marques de morsure dans les enquêtes médico-légales d'un point de vue dentaire, en examinant les méthodes utilisées dans l'analyse des marques de morsure, les défis auxquels sont confrontés les odontologistes médico-légaux et l'importance des preuves dentaires dans le système de justice pénale. Les preuves dentaires, y compris l'analyse des marques de morsure, se sont avérées essentielles pour résoudre les crimes et obtenir des condamnations. Le caractère unique des caractéristiques dentaires permet aux odontologistes médico-légaux d'établir des correspondances individualisées, reliant les suspects aux scènes de crime. Ces preuves peuvent être particulièrement précieuses dans les cas où d'autres formes de preuves peuvent être rares ou peu concluantes.

La jurisprudence médicale, branche du droit qui croise la médecine et les soins de santé, joue un rôle essentiel dans l’élaboration des politiques et de la législation en matière de santé. Cet article explore l’impact profond de la jurisprudence médicale sur le développement, la mise en œuvre et l’évolution des politiques et des lois en matière de santé. En examinant les principes juridiques clés, les cas marquants et la relation dynamique entre la médecine et le droit, nous comprenons comment la jurisprudence médicale est devenue un facteur indispensable dans la formulation des réglementations en matière de santé. La convergence de ces disciplines a des implications importantes pour les droits des patients, l’éthique médicale et la qualité globale des soins de santé.

La médecine connaît actuellement une transformation radicale vers des stratégies de traitement personnalisées, l’accent étant mis sur l’adaptation des thérapies médicamenteuses à la variabilité génétique individuelle. Ce changement de paradigme, connu sous le nom de médecine de précision, reconnaît que les différences génétiques entre individus peuvent influencer de manière significative la réponse aux médicaments et la sensibilité aux effets indésirables. Cet article examine l’état actuel de la personnalisation des thérapies médicamenteuses en fonction de la variabilité génétique, en soulignant les avantages potentiels, les défis et les orientations futures de cette approche innovante.

La superposition craniofaciale dans sa forme classique nécessite un crâne et une photographie de l'individu suspecté. Cette image de la personne peut être prise à partir de diverses sources et supports, qui sont de qualité et de résolution différentes. Cela peut être problématique dans les cas où la qualité des images est si mauvaise qu'elle empêche l'identification précise des repères céphalométriques. Une solution à ce problème pourrait résider dans les nouveaux développements émergents dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Différentes applications logicielles utilisant ces technologies ont été développées dans le but d'améliorer l'image et d'augmenter la résolution, qui montrent des résultats prometteurs. L'objectif de cette étude est d'établir les forces et les faiblesses de la technologie susmentionnée, en comparant les images qui ont été mises à l'échelle à l'aide des algorithmes traditionnels à celles avec mise à l'échelle de l'IA. Pour l'expérience, un crâne humain a été photographié car il présente de nombreux détails fins qui peuvent être facilement masqués par une photo de mauvaise qualité. La photo a ensuite été traitée, ce qui a donné lieu à 10 images, qui ont été comparées à la fois visuellement et avec un logiciel spécial. La comparaison visuelle montre que les images agrandies par l'IA semblent plus nettes et avec des détails plus fins que celles agrandies de manière traditionnelle. Cependant, les données obtenues à partir du logiciel de comparaison ont montré que les images agrandies par l'IA contenaient plus d'erreurs que celles agrandies de manière traditionnelle.