科学通报 | 人工智能辅助口腔种植修复的技术革新与临床应用

近日，北京大学口腔医学院刘晓强主任医师团队在《科学通报》发表了人工智能辅助口腔种植修复技术的革新与临床应用的进展文章。文章首先详细介绍了深度学习、卷积神经网络等不同的AI技术在口腔种植修复的影像感知、智能规划、手术执行、预后预测等阶段的应用（图1），将以AI为基础的新技术与传统种植修复技术做了对比，得出了AI在种植修复的全流程均具备其独特优势的结论。随后对于 AI 在口腔种植修复中的局限性，创新性地提出了“智能口腔种植诊疗”概念框架，以提供AI在口腔种植修复中的理论依据和技术路径。

图1. 人工智能辅助口腔种植修复的现状

在全球人口老龄化与生活质量需求提升的背景下，口腔种植修复已成为缺牙治疗的首选方案。传统种植修复依赖医师经验，存在手术精度有限、修复效果预测性不足以及并发症风险较高等挑战。如何实现精准、高效、可预测的种植修复，是口腔医学领域面临的重要课题。人工智能（artificial intelligence，AI）技术凭借其强大的数据处理、模式识别与决策优化能力，正逐步融入口腔种植的各个环节，成为推动该领域发展的核心驱动力。

面对术前规划依赖经验、术中定位偏差及术后并发症预警滞后等挑战，AI技术通过深度学习、机器视觉与机器人技术的融合，实现了从诊断到执行的全流程优化。在术前阶段，基于卷积神经网络的锥形束计算机断层扫描（cone beam computed tomography，CBCT）影像分析系统能够自动识别缺牙区、量化骨密度并精准分割下颌管及上颌窦等关键解剖结构，并进行骨密度分级。在手术执行过程中，机器人辅助种植系统在精度上显著优于传统自由手操作，并缩短了手术时间，减轻了患者的术后不适；增强现实与混合现实技术进一步实现了虚拟规划与真实术野的融合，提升了复杂术式的可视性与安全性。术后管理方面，多模态深度学习系统能够整合临床参数、影像特征及生物标志物，对种植体5年存留率的预测达到较高正确度。

当前AI在口腔种植中的应用仍面临数据异构、算法泛化性不足和术中容错机制有限等挑战，文章创新性地提出“智能口腔种植生态诊疗系统”（图2），该生态系统将从多模态数据融合、智能设计与可视化、术中实时导航、术后随访监测、远程医疗革新等方面构建。

图2. 智能口腔种植诊疗概念框架

目前AI技术在种植修复领域的应用分散于各个独立环节，而在该系统中，AI将实现多模态数据的融合：将影像学、临床记录、生物标志物、基因组学以及患者的生活方式等数据整合起来，突破当前依赖CBCT影像与临床检查的局限，构建全景式预测模型，在提升术前规划与预后评估精度的同时，为个性化治疗提供循证依据。具体到口腔种植修复的每个环节中，AI仍有很大的提升空间。目前AI主要作为被动分析工具，未来AI将成为主动设计的参与者。通过增强现实与虚拟现实技术，患者也可以沉浸式体验不同种植方案对美学与功能的影响，推动治疗决策从医生主导向医患共同决策转型。在种植后的维护过程中，AI将整合多模态数据分析识别种植体周炎症、牙槽骨吸收等早期病变；在日常生活中，依托轻量化设备实施采集数据，快速分析口腔健康状态，提出护理指导和复诊建议，推动随访从被动复查向主动健康管理转型，保障种植修复长期稳定。AI技术还可推动远程医疗革新：患者上传口腔影像与临床数据后，AI系统自动生成分级诊断建议，辅助医生动态调整方案，智能问答系统同步提供个性化健康指导，提高患者的自我管理能力。最终实现口腔种植修复向精准化、标准化和智能化方向的全面转型。

北京大学口腔医学院刘晓强主任医师为该论文通讯作者，北京大学口腔医学院本科生、四川大学华西口腔医学院硕士生王怡萱为第一作者。论文得到海南省卫生健康科技创新联合项目(WSJK2025MS154)和北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L222023)资助。

文章信息

王怡萱，刘晓强。人工智能辅助口腔种植修复的技术革新与临床应用. 科学通报, 2025.

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

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