科學通報 | 人工智能輔助口腔種植修復的技術革新與臨床應用

近日，北京大學口腔醫學院劉曉強主任醫師團隊在《科學通報》發表了人工智能輔助口腔種植修復技術的革新與臨床應用的進展文章。文章首先詳細介紹了深度學習、卷積神經網絡等不同的AI技術在口腔種植修復的影像感知、智能規劃、手術執行、預后預測等階段的應用（圖1），將以AI為基礎的新技術與傳統種植修復技術做了對比，得出了AI在種植修復的全流程均具備其獨特優勢的結論。隨后對于 AI 在口腔種植修復中的局限性，創新性地提出了“智能口腔種植診療”概念框架，以提供AI在口腔種植修復中的理論依據和技術路徑。

圖1. 人工智能輔助口腔種植修復的現狀

在全球人口老齡化與生活質量需求提升的背景下，口腔種植修復已成為缺牙治療的首選方案。傳統種植修復依賴醫師經驗，存在手術精度有限、修復效果預測性不足以及并發癥風險較高等挑戰。如何實現精準、高效、可預測的種植修復，是口腔醫學領域面臨的重要課題。人工智能（artificial intelligence，AI）技術憑借其強大的數據處理、模式識別與決策優化能力，正逐步融入口腔種植的各個環節，成為推動該領域發展的核心驅動力。

面對術前規劃依賴經驗、術中定位偏差及術后并發癥預警滯后等挑戰，AI技術通過深度學習、機器視覺與機器人技術的融合，實現了從診斷到執行的全流程優化。在術前階段，基于卷積神經網絡的錐形束計算機斷層掃描（cone beam computed tomography，CBCT）影像分析系統能夠自動識別缺牙區、量化骨密度并精準分割下頜管及上頜竇等關鍵解剖結構，并進行骨密度分級。在手術執行過程中，機器人輔助種植系統在精度上顯著優于傳統自由手操作，并縮短了手術時間，減輕了患者的術后不適；增強現實與混合現實技術進一步實現了虛擬規劃與真實術野的融合，提升了復雜術式的可視性與安全性。術后管理方面，多模態深度學習系統能夠整合臨床參數、影像特征及生物標志物，對種植體5年存留率的預測達到較高正確度。

當前AI在口腔種植中的應用仍面臨數據異構、算法泛化性不足和術中容錯機制有限等挑戰，文章創新性地提出“智能口腔種植生態診療系統”（圖2），該生態系統將從多模態數據融合、智能設計與可視化、術中實時導航、術后隨訪監測、遠程醫療革新等方面構建。

圖2. 智能口腔種植診療概念框架

目前AI技術在種植修復領域的應用分散于各個獨立環節，而在該系統中，AI將實現多模態數據的融合：將影像學、臨床記錄、生物標志物、基因組學以及患者的生活方式等數據整合起來，突破當前依賴CBCT影像與臨床檢查的局限，構建全景式預測模型，在提升術前規劃與預后評估精度的同時，為個性化治療提供循證依據。具體到口腔種植修復的每個環節中，AI仍有很大的提升空間。目前AI主要作為被動分析工具，未來AI將成為主動設計的參與者。通過增強現實與虛擬現實技術，患者也可以沉浸式體驗不同種植方案對美學與功能的影響，推動治療決策從醫生主導向醫患共同決策轉型。在種植后的維護過程中，AI將整合多模態數據分析識別種植體周炎癥、牙槽骨吸收等早期病變；在日常生活中，依托輕量化設備實施采集數據，快速分析口腔健康狀態，提出護理指導和復診建議，推動隨訪從被動復查向主動健康管理轉型，保障種植修復長期穩定。AI技術還可推動遠程醫療革新：患者上傳口腔影像與臨床數據后，AI系統自動生成分級診斷建議，輔助醫生動態調整方案，智能問答系統同步提供個性化健康指導，提高患者的自我管理能力。最終實現口腔種植修復向精準化、標準化和智能化方向的全面轉型。

北京大學口腔醫學院劉曉強主任醫師為該論文通訊作者，北京大學口腔醫學院本科生、四川大學華西口腔醫學院碩士生王怡萱為第一作者。論文得到海南省衛生健康科技創新聯合項目(WSJK2025MS154)和北京市自然科學基金-海淀原始創新聯合基金(L222023)資助。

文章信息

王怡萱，劉曉強。人工智能輔助口腔種植修復的技術革新與臨床應用. 科學通報, 2025.

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5072.

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