人工智能技术在口腔医学领域的新应用研究

人工智能技术在口腔医学领域的新应用研究

张宏毅

武汉市新洲区妇幼保健院

【摘要】随着科学技术的发展，人工智能技术的应用逐渐广泛。在口腔医学领域中，人工智能技术也取得了相应的进展。文章从其在口腔医学领域的应用优势入手，围绕预口腔疾病测诊疗诊疗、口腔医学教学、口腔健康管理三个方面对人工智能技术的应用展开阐述，并对其应用前景进行展望。

【关键词】人工智能;口腔医学;应用

随着人工智能(AI)的发展，研究者们尝试利用AI技术来辅助解决口腔医疗过程中面临的问题，开拓口腔医疗新模式。AI是计算机科学的一个分支，企图达到在计算机上模拟、重现人的认知过程的学科。该领域的研究包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。AI与医疗临床工作的融合，有望提升疾病诊断精度、减少重复劳动、简化工作流程。AI算法的数据分析能力在提高疾病诊断准确率与效率、提供可视化解剖指导、提供决策支持、模拟前瞻性过程和疾病的预测与预后中都显示出较大应用前景。目前，AI在口腔疾病预测及诊疗、口腔教学、口腔健康管理中逐渐得到运用。

1 .AI与口腔疾病预测及诊疗

1.1  AI与口腔疾病预测

AI具有对所有临床症状相关属性进行整合的能力，包括患者病史、人口统计、生活方式以及临床和基因因素等。基于这些数据，机器学习与深度学习算法能预测很多重要的临床参数，探索疾病发生与患者数据之间的关联，实现疾病发生的预测，同时预测口腔疾病的未来发展情况。

在修复学中，随着计算机辅助设计/计算机辅助制造(CAD/CAM)技术的迅速发展，基于CAD/CAM的复合树脂牙冠常用于磨牙区的修复，由于模具的制备不当等原因，具有极高的脱粘可能。

1.2  AI与口腔疾病诊断

AI通过对大量放射影像、图像、数据集进行自主分析，实现对口腔疾病的诊断。当训练集足量且高质量时，AI的诊断精度就已能超过经验丰富的专家。因此，集成AI到现有的口腔临床工作流程中，将辅助医生进行更高效、准确的诊断工作。

1.3 AI与口腔疾病治疗

AI能有效区分解剖结构、模拟前瞻性结果，使其成为提供解剖指导、规划治疗和评估治疗效果的有效辅助手段，辅助医生进行更精准的治疗。此外，AI可替代人类完成重复的、程序化的操作，减少医生工作量。AI在简化临床操作、提高操作精度方面显示出巨大的潜力，是精细化、微创化口腔治疗发展的基石，也是治疗过程中效率的保障。

在口腔颌面外科中，精细的手术规划以及操作依赖于对面部骨骼、牙列、软组织影像的精确测量分析。现有头影测量系统虽能自动进行分析，但仍依赖于手动标点，而这是一项极其耗时、耗力的工作。基于卷积神经网络深度学习算法，可以实现头影测量自动标点与分析的全自动一体化，且准确性与12名人类专家的测量结果相当，有望减少医生的重复工作量。在牙体牙髓病学中，利用卷积神经网络研究了发光二极管和石英卤钨光固化单元(LCU)对不同色度复合树脂材料底部和顶部维氏硬度比(VHN)的影响，确定了色度、光固化单元和复合参数对复合树脂材料底部和顶部维氏硬度比的最显著影响。在正畸治疗中，对于正畸必要性的评估、正畸方案规划、治疗效果评估是AI的主要应用。贝叶斯网络被用于搭建正畸/不正畸决策支持系统，且两位正畸专家与系统对正畸治疗的必要性的判断高度一致(卡帕值=0．894)。在修复学中，AI得到较广泛的应用。将AI与CAD/CAM集成，极大促进了修复学的自动化、智能化、精细化发展。AI的应用实现了3D扫描上牙尖的自动分类。

1.4 机器人与口腔医学

机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。机器人具有高精确性，能精准定位进行工作;高稳定性，可长时间固定手术姿势，而人工操作会因体力消耗而降低稳定性。在口腔医学中，机器人已经应用于修复、种植、正畸、牙体牙髓以及口腔颌面外科等各个领域中。

2 . AI与口腔医学教学

医学生的培养也是口腔医学发展中重要的一环，AI的大量兴起，势必影响传统教学模式，发展出更加符合未来口腔领域要求的人才培养模式。AI在疾病诊断、解剖结构区分等方面上都能表现出与人类专家相当的精度，因此其在为学生提供个性化指导上具有极大前景。AI输出智能诊断结果，能辅助医学生更好地理解疾病及其特征，帮助其形成一套成熟的诊断逻辑，成长为专业的医生。在未来，AI势必影响现有的口腔诊疗模式，因此让口腔医学生学习AI知识，培养使用AI的思维，了解最新AI研究进展有益于其未来的职业生涯，同时医学生在接触AI中，可培养对前沿科技的吸纳能力，更好的适应瞬息万变的世界。融合AI技术到教学中，丰富教学的内容和方法，让知识的讲解更深刻、更透彻，将AI技术融合到虚拟仿真技术中，实现低成本、批量化、规模化、规范化的操作教学;AI的发展使虚拟助手成为可能，为医学生配备专门的虚拟指导助手，通过对其学业成绩、操作数据等进行数据挖掘，针对性找出其薄弱点，并个性化提供进阶指导。

3. AI与口腔健康管理

口腔疾病多属于慢性病，在早期无特别明显的症状，较难被发现，一旦出现了明显的症状，如牙龈肿胀、疼痛等，往往病情已比较严重，因此口腔疾病的早发现早治疗十分必要。深度学习等算法的发展让公众可以自主化管理自己的医疗保健，并基于公众对自身健康的主观能动性，实现早发现早治疗。通过智能手机图像便可诊断口腔癌发生情况以及跟踪治疗情况，龋病风险的预测等自动诊断技术的成熟可以满足公众对自身健康进行实时监控;智能的建议系统将针对患者口腔状况提出智能化建议，引导患者尽早干预治疗，并在必要时推荐就医。

4.总结及展望

AI对医学图像的识别能力、对大数据进行整合分析的能力在大量研究中得到证实，虽然AI在口腔医学的应用仍处于起步阶段，但其巨大潜力有目共睹。AI对医疗数据(尤其是医学成像)的病灶识别能力、识别效率;提供实时解剖指导，让医生实现更精细化的操作，减少并发症的发生;整合大量疾病关联数据，挖掘数据与疾病之间的关联，进行疾病发生的预测以及疾病发展的预后;简化不同类型图像配准、解剖标记等重复性劳动过程等方面的研究都足以说明其对未来口腔医疗的发展具有重要影响力。

AI在口腔医学中进一步发展还存在许多障碍:(1)现阶段存在的自动诊断等系统显示出较高精度，但其精度仍未达到适于临床应用的阶段，有缺陷的算法可能会给患者造成重大伤害，导致医疗事故的发生;(2)基于AI的临床辅助系统须具有稳定性，否则其故障的发生将会造成大规模的医疗事故;(3)越高性能的AI系统需要越多的数据集来进行训练，但当前口腔医疗数据系统仍未达到标准化、互通化，并且医疗数据相较于其他种类数据具有更高的隐私性，因此难以获取足够量的高质量数据进行训练;(4)数据的来源偏差问题仍难以解决，使其普适性大大降低。

虽然障碍存在，但AI仍是一个理想的的辅助工具，在未来克服障碍，经过缜密的设计和严密的临床验证，AI将成为成熟的医疗手段，减轻口腔从业人员繁重的日常工作，以较低的成本服务更广泛的人群。

参考文献：

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