口腔界的“GPS”！浙江省人民医院自研出品

周女士（化名）右上牙缺失半年，进食不便，且原有种植牙冠松动，来到浙江省人民医院牙科（口腔医学中心）就诊，希望重获稳定舒适的咀嚼功能。

在医生眼里，这个诉求并不是“把牙种上”这么简单。检查发现，周女士上颌右侧多颗牙缺失，后牙区骨高度严重不足，前牙区牙槽嵴偏窄。牙槽骨是种植牙的“地基”，地基薄弱，再美观的牙冠也难以长久稳固。

术前影像提示上颌后牙区骨高度不足、前牙区牙槽嵴较窄

经过多维度评估，团队为周女士制定分阶段精准治疗方案，后牙区行上颌窦外提升术，重建垂直骨高度；前牙区行水平骨增量，改善牙槽嵴宽度，希望让每一颗种植体都获得可靠骨支持。

植骨术后，团队并未急于推进下一步治疗，而是通过影像严密观察骨愈合情况。6个月后，待骨量条件达标，再借助动态导航完成多位点精准种植，随后有序开展二期手术、临时修复、最终修复及长期随访监控。每一步决策，都建立在对骨量变化的精准判断之上。

登顶Nature子刊

针对上颌窦提升植骨术后评估耗时、精准度不足、长期随访监控稳定性欠佳等临床痛点，我院牙科团队研发了SA‑ai智能分析系统，可实现 CBCT 影像上颌窦自动分割及植骨区全流程智能分析，相关研究成果“A Deep Learning Based Automated Maxillary Sinus Segmentation and Bone Grafts Analysis in CBCT Images”（DOI: 10.1038/s41746-025-02275-w）于近日正式发表于Nature 旗下数字医学领域顶刊npj Digital Medicine（中科院一区 TOP、Q1，影响因子 15.1）。杨帆主任为第一作者。

该研究工作得到浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目资助。

研究结果显示，SA-ai系统在测试集中取得93.2%的Dice系数；与人工测量相比，骨体积测量一致性ICC达到0.993，完整工作流程效率较人工提升20倍以上。这些指标对患者随访尤其关键：一致性高，意味着前后影像对比更可信；效率提升，意味着医生更有条件将量化评估纳入常规复查，而不是只在科研或疑难病例中使用。SA-ai系统把“术后骨量变化究竟如何”这个临床问题，转化为可自动提取、可长期追踪、可与人工标准对照的数据结果。对复杂骨增量患者而言，这样的工具有助于医生更早识别骨量保留不足、判断种植时机、解释随访必要性，也让患者明白复查不是形式，而是治疗安全链条中的重要一环。

随访不是“恢复不错”，而是要“看得清、算得准”

患者关注的是“能吃、敢笑、用得稳”，医生则更关注影像背后的关键问题：植骨材料保留率如何？骨体积是否随时间发生异常吸收？密度变化是否提示骨重建稳定？这些数据，直接关系到治疗究竟是“短期成功”还是“长期可靠”。

上颌窦植骨随访的难点在于：术后影像不是简单地看“有没有骨”，而是要比较不同时间点之间的体积、边界和密度变化。如果每次都依赖人工逐层勾画，不仅耗时，也很难保证不同医生、不同时间点的评估完全一致。对于需要长期维护的种植患者而言，随访一旦缺乏量化依据，就难以及早发现异常吸收，也难以准确判断何时进入下一阶段治疗。

在周女士的诊疗过程中，团队通过术前、术后、种植后、修复后全周期影像随访，持续追踪牙槽嵴宽度以及上颌窦植骨体积、密度变化，把过去“凭经验描述”的骨量改变，转化为可展示、可讨论、可追踪的客观证据。

SA-ai系统对上颌窦内骨移植材料部分进行自动分割与评估

科研回归临床：让每一次随访都精准、高效、可量化

周女士的诊疗形成了完整的临床闭环：术前精准评估 →分阶段骨重建→数字化精准种植→修复后长期随访监控。SA-ai系统补上了其中关键的一环：让骨增量的长期变化客观可见，也让患者明白“为什么要等、为什么要复查、为什么每一步都不能省”。

从一例复杂上颌骨缺损修复病例，到一套AI智能随访监控系统，杨帆主任团队始终坚持把临床难题转化为科研问题，把科研成果带回临床一线。我院将前沿智能技术落地于口腔临床应用，依托自研 SA-ai智能分析系统赋能口腔诊疗，以高精算法助力影像判读与植骨评估，切实提升临床诊疗效率与精准度。未来，SA-ai将深度融入CBCT工作站与种植随访监控流程，让种植牙不只“种得准”，更实现评得清、随得久、管得稳，让长期疗效可验证、可追溯、可保障。

基于这项研究，杨帆主任团队仍在持续开发上颌窦骨增量的疗效预测模型，推动上颌窦骨增量数智融合全闭环建设。通过数智融合，将口腔种植的术前精准评估与设计、术中机器人/动态导航辅助精准植入、术后动态随访监控以及AI风险预测串联为全流程闭环，从而实现更精准、更安全、更个体化的种植治疗。