上海
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
全景 X 线摄影在牙科诊断中不可或缺；然而，由于解读需求量大、放射科医生资源有限，常导致报告不完整、仅关注主诉或无法出具报告，从而限制了全面的临床评估。
2026 年 5 月 25 日，武汉大学口腔医院孟柳燕教授团队在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上发表了题为：Towards clinical-level interpretation of dental panoramic radiography using an instance-guided vision-language model 的研究论文。
该研究提出了基于实例引导的视觉-语言模型——DentFound，实现牙科全景 X 线摄影的临床级解读。
在这项最新研究中，研究团队提出了一种用于全景 X 线摄影诊断和报告生成的视觉-语言模型（VLM）——DentFound。为支持其开发，研究团队构建了一个包含超过 10.1 万名患者的大规模数据集，患者年龄范围 2-98 岁，涵盖所有牙列阶段、98 种疾病及 11 种治疗后的类别。
在多中心队列中，DentFound 在报告生成和诊断方面均优于最先进的视觉-语言模型。由 12 名牙科医生和放射科专家进行的评估显示，DentFound 生成的报告优于或相当于由医生人工撰写的报告，原因在于其诊断覆盖范围更广，能为全面的临床评估提供更充分的支持。
总的来说，这些结果凸显了现有视觉-语言模型与真实牙科临床实践需求之间的差距，同时展示了 DentFound 在临床应用中的潜力。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01713-8
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