人工智能（artificial intelligence，AI） 是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)、模擬人類(lèi)智能方式做出反應(yīng)的前沿科學(xué)，其自誕生以來(lái)深刻影響了人類(lèi)社會(huì)。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的主流方法之一，指的是通過(guò)訓(xùn)練相關(guān)算法學(xué)習(xí)給定數(shù)據(jù)集的行為規(guī)律，幫助計(jì)算機(jī)理解數(shù)據(jù)樣本所具有的深層邏輯，進(jìn)一步對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)并提供解決問(wèn)題的方案。

    機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)及口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，相關(guān)算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、邏輯回歸、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、貝葉斯學(xué)習(xí)等?？谇环N植修復(fù)術(shù)是修復(fù)牙列缺損缺失，恢復(fù)口腔功能，維護(hù)口腔及全身健康的系統(tǒng)性工程。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在口腔種植領(lǐng)域的發(fā)展逐漸增多，包括智能識(shí)別影像學(xué)資料、分析種植預(yù)后情況、改善種植方案設(shè)計(jì)、優(yōu)化種植導(dǎo)板制作、發(fā)展自動(dòng)化種植機(jī)器人等。本文就此進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，期望為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在口腔種植領(lǐng)域的研究提供參考。

    1.智能識(shí)別口腔影像學(xué)資料

    口腔影像學(xué)檢查是口腔種植治療過(guò)程中的重要內(nèi)容，可以直觀檢查相應(yīng)解剖結(jié)構(gòu)、骨質(zhì)、骨量、余留牙情況及種植體與骨結(jié)合情況，常用項(xiàng)目有根尖X線片，全口曲面體層片及錐形束CT（cone beam computed tomography，CBCT）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network， CNN）是一類(lèi)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的核心算法，其特征在于可以從數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示，而無(wú)需大規(guī)模人為干預(yù)，這大大減少了人工數(shù)據(jù)處理步驟。

    CNN已被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別，尤其近年來(lái)在口腔醫(yī)學(xué)影像學(xué)的應(yīng)用逐漸增多。在口腔種植領(lǐng)域，CNN 主要用于識(shí)別種植系統(tǒng)、種植體折裂、種植體周骨組織喪失及種植區(qū)量化指標(biāo)評(píng)估。

    1.1識(shí)別種植系統(tǒng)

    種植義齒修復(fù)是一個(gè)需要患者和醫(yī)生長(zhǎng)期維護(hù)的過(guò)程，在臨床實(shí)踐中，患者往往因生活原因改變醫(yī)療地點(diǎn)或負(fù)責(zé)醫(yī)生。因此，在口腔影像資料上對(duì)已有的種植系統(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別十分重要。目前全球數(shù)百家制造商正在生產(chǎn)、銷(xiāo)售超過(guò)2 000種種植系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)在直徑、長(zhǎng)度、形狀等方面有所不同。

    近年來(lái)，不少學(xué)者通過(guò)人為設(shè)定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，教授CNN模型學(xué)習(xí)各類(lèi)種植系統(tǒng)的特征，從而實(shí)現(xiàn)其對(duì)種植系統(tǒng)的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)。相關(guān)研究在模型構(gòu)建、樣本情況、評(píng)價(jià)指標(biāo)方面差異較大，但總體識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)93.8%~98%，且有研究表明，該識(shí)別水平已經(jīng)顯著優(yōu)于口腔醫(yī)生。

    值得注意的是，ResNet系類(lèi)算法相較于其他算法展現(xiàn)出了更高的識(shí)別準(zhǔn)確度。在同時(shí)進(jìn)行多任務(wù)模式的迭代學(xué)習(xí)后，模型準(zhǔn)確性相較于單任務(wù)模式顯著提高。ResNet是一種深度學(xué)習(xí)算法，其通過(guò)設(shè)置快捷連接單元，極大的解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在層數(shù)過(guò)多后學(xué)習(xí)性能驟降的“退化現(xiàn)象”，因此可能在種植系統(tǒng)識(shí)別方面更具發(fā)展前景。然而，由于CNN缺乏魯棒性的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，影像資料的噪點(diǎn)水平會(huì)顯著影響模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，且目前研究中尚無(wú)統(tǒng)一的影像質(zhì)量篩選標(biāo)準(zhǔn)。因此各模型的可靠性有待驗(yàn)證，尚未實(shí)際應(yīng)用于臨床。

    1.2識(shí)別種植體折裂

    種植體折裂是最棘手的種植術(shù)后并發(fā)癥之一，常發(fā)生于種植體頸部，也可能發(fā)生于體部。Lee等使用3種不同CNN模型智能識(shí)別二維影像資料中種植體折裂的情況，其中ADCNN顯示出最高的檢測(cè)和分類(lèi)準(zhǔn)確性。ADCNN通過(guò)自動(dòng)調(diào)整模型細(xì)節(jié)參數(shù)，構(gòu)建個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此可能有潛力進(jìn)一步用于影像識(shí)別。但由于種植體折裂發(fā)生率較低，該研究的數(shù)據(jù)集較?。?94張種植體折裂圖片），因此還需更多數(shù)據(jù)探索其可靠性。

    1.3評(píng)估種植體周骨組織喪失

    種植體周骨喪失程度是評(píng)價(jià)種植治療術(shù)恢復(fù)情況的重要指標(biāo)，然而，由于影像不清晰或植體頰舌側(cè)骨組織高度不同，在口腔影像學(xué)資料上確定植體周?chē)墓墙M織水平較為困難。Cha等開(kāi)發(fā)改進(jìn)了一種區(qū)域型CNN模型（region-based convolutional neural network，RCNN），其會(huì)自動(dòng)選取種植體區(qū)域并定點(diǎn)6個(gè)關(guān)鍵坐標(biāo)，計(jì)算骨缺損長(zhǎng)度比例并進(jìn)行分類(lèi)。

    該研究模型的AP 值較為一般（0.627~0.786），但對(duì)象關(guān)鍵點(diǎn)相似性值與對(duì)照組口腔醫(yī)生的相比沒(méi)有明顯差異。近年來(lái)，平臺(tái)轉(zhuǎn)換技術(shù)得到了廣泛普及，其指的是在組裝基臺(tái)時(shí)選擇與植體不匹配基臺(tái)，以達(dá)到更好的力學(xué)性能和軟組織封閉。Cha等的研究并沒(méi)有考慮采用平臺(tái)轉(zhuǎn)換技術(shù)與平臺(tái)匹配技術(shù)植體的情況有所不同。基于此，Liu等使用了一種較新的Faster RCNN模型，該模型在識(shí)別種植體-基臺(tái)連接類(lèi)型時(shí)的AP值達(dá)0.99，但對(duì)骨喪失部位識(shí)別的準(zhǔn)確性較低，AP值僅為0.47。因此在識(shí)別種植體周骨組織喪失情況方面，RCNN類(lèi)算法仍需進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整，而其他類(lèi)型的算法在該方面的應(yīng)用有待進(jìn)一步探索。

    1.4檢測(cè)種植區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)

    口腔種植術(shù)前的影像學(xué)檢查項(xiàng)目中，根尖X線片和全口曲面體層片都是二維平面圖像，存在一定扭曲和失真的情況。CBCT能在三維層面顯示頜骨的解剖結(jié)構(gòu)，幫助醫(yī)生準(zhǔn)確測(cè)量骨高度、厚度、密度等術(shù)前準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。相關(guān)文獻(xiàn)表明，深度CNN模型已經(jīng)應(yīng)用于輔助口腔CBCT診斷，如牙齒編號(hào)、識(shí)別根尖周病變和下頜神經(jīng)管檢測(cè)。

    2021年，有學(xué)者使用了一種深度CNN網(wǎng)絡(luò)——Diagnocat，其在下頜前磨牙區(qū)、上頜前磨牙區(qū)和磨牙區(qū)的骨高度測(cè)量方面與口腔醫(yī)生對(duì)照組的表現(xiàn)相當(dāng)（P>0.05）。但在上、下頜骨各區(qū)域的骨厚度測(cè)量方面難以達(dá)到口腔醫(yī)生對(duì)照組水平（P<0.001），且對(duì)根管和牙槽窩的檢測(cè)表現(xiàn)較為一般（分別為72.2%和66.4%）。該研究提示，Diagnocat在檢測(cè)CBCT時(shí)的智能化水平處于起步階段，有待進(jìn)一步探索研究。

    美學(xué)區(qū)牙種植治療不僅需要恢復(fù)原有牙結(jié)構(gòu)和功能，還需達(dá)到與鄰牙及牙列之間的自然、和諧。為了達(dá)到美學(xué)效果，醫(yī)生需要在術(shù)前對(duì)牙根矢狀向傾斜度等量化指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估。

    2022年，Lin等首先使用了5種CNN模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和測(cè)試，根據(jù)初步表現(xiàn)確定以ResNeXt101為模型主干結(jié)構(gòu)，然后進(jìn)一步調(diào)整、優(yōu)化參數(shù)，構(gòu)建出了一種智能識(shí)別CBCT圖像的全新端到端CNN模型。該模型在牙根矢狀傾角測(cè)量中具有較高的預(yù)測(cè)精度，其平均誤差為2.16°，與口腔醫(yī)生的表現(xiàn)相當(dāng)。

    此外，該模型的效率很高，識(shí)別每幅CBCT圖像只需0.001 s。該研究基于ResNet系算法的CNN模型真正實(shí)現(xiàn)了在對(duì)CBCT圖像的智能化識(shí)別，無(wú)需對(duì)圖像進(jìn)行人工分割和標(biāo)記即可迅速準(zhǔn)確識(shí)別圖像并測(cè)量相關(guān)數(shù)據(jù)，大大減輕了臨床醫(yī)師的工作量，有望在未來(lái)進(jìn)一步發(fā)展形成能識(shí)別多種量化指標(biāo)的智能系統(tǒng)。

    2.分析種植手術(shù)預(yù)后

    骨結(jié)合是種植體與周?chē)墙M織最理想的結(jié)合狀態(tài)，Albrektsson等在此基礎(chǔ)提出的口腔種植成功標(biāo)準(zhǔn)獲得廣泛認(rèn)可。影響種植體成功率的原因復(fù)雜，往往多種危險(xiǎn)因素同時(shí)存在。近年來(lái)學(xué)者們嘗試通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)策略預(yù)測(cè)口腔種植術(shù)成功率。多數(shù)文獻(xiàn)的研究納入內(nèi)容包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、口內(nèi)狀況、生活方式、種植體區(qū)域的解剖結(jié)構(gòu)狀況、是否骨移植、種植體周?chē)撬郊吧喜啃迯?fù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，各類(lèi)模型預(yù)測(cè)的總體成功率為62.4%~80.5%。

    由于相關(guān)研究使用的模型算法類(lèi)型具有較大差異[包括SVM、k鄰近、k均值聚類(lèi)、決策樹(shù)、logistic 回歸、多維展開(kāi)分析、樸素貝葉斯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial convolutional neural network， ANN）]，很難對(duì)各研究進(jìn)行比較分析。目前，研究者主要基于回顧性數(shù)據(jù)構(gòu)建AI預(yù)測(cè)模型，并分析不同影響因素和臨床變量之間的復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)特性，而數(shù)據(jù)樣本量過(guò)小、納入的影響因素少、回訪數(shù)據(jù)缺失等原因是該類(lèi)研究的主要障礙。

    患者因全身狀況而服用的藥物可能會(huì)降低口腔種植手術(shù)成功率，系統(tǒng)性評(píng)價(jià)不同藥物對(duì)骨結(jié)合的影響是一項(xiàng)巨大的工程。Mahri等基于SVM算法訓(xùn)練了一種智能模型，可以自動(dòng)檢索相關(guān)文獻(xiàn)并將結(jié)果可視化。與手動(dòng)篩查相比，其準(zhǔn)確率高達(dá)95%，并減少了93%的工作量。模型自動(dòng)生產(chǎn)的證據(jù)映射圖像顯示，不同藥物可能通過(guò)改變體內(nèi)穩(wěn)態(tài)、炎癥反應(yīng)、細(xì)胞增殖和骨改建來(lái)影響骨結(jié)合成功率。該模型有望進(jìn)一步用于系統(tǒng)性評(píng)估所有已知藥物對(duì)口腔種植體骨結(jié)合的影響。

    3.優(yōu)化種植方案設(shè)計(jì)

    種植體與口腔軟硬組織間的應(yīng)力分布不協(xié)調(diào)是導(dǎo)致口腔種植術(shù)失敗的重要原因之一，因此分析種植體-骨組織界面應(yīng)力、優(yōu)化種植設(shè)計(jì)方案十分重要。三維有限元分析法（finite element method，F(xiàn)EM） 被廣泛應(yīng)用于研究口腔軟硬組織與種植體間相互作用等。然而，F(xiàn)EM的計(jì)算成本太高，在臨床實(shí)踐中醫(yī)師很難對(duì)每一種設(shè)計(jì)方案進(jìn)行完整分析。傳統(tǒng)的解決方法是對(duì)FEM進(jìn)行離散優(yōu)化，但這明顯降低了FEM的可靠性和準(zhǔn)確率。近年來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展為這一問(wèn)題帶來(lái)了新的解決方案。

    一種基于約化基法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（reduced basis method- neural network，RBM-NN） 的快速反分析法模型被發(fā)現(xiàn)可以準(zhǔn)確模擬計(jì)算出牙種植體與周?chē)墙缑娴膹椥阅Ａ浚一ㄙM(fèi)時(shí)間比FEM法少了近60萬(wàn)倍。有學(xué)者還通過(guò)使用ANN結(jié)合遺傳算法替代FEM進(jìn)行計(jì)算，大幅度優(yōu)化了口腔種植體的孔隙率、長(zhǎng)度和直徑設(shè)計(jì)。

    在口腔種植體的生產(chǎn)過(guò)程中，制作過(guò)程產(chǎn)生的誤差（即設(shè)計(jì)變量） 不可避免，但生產(chǎn)工藝的總體品控精度是一定的。因此，根據(jù)影響種植體-骨界面應(yīng)力的重要程度，將不同的生產(chǎn)精度分配給不同的設(shè)計(jì)變量，可以節(jié)省種植體的制作成本，此概念被稱(chēng)為不確定性?xún)?yōu)化，而全局靈敏度分析（global sensitivity analysis，GSA） 是完成這項(xiàng)工作的主要方法。

    GSA需要通過(guò)FEM進(jìn)行計(jì)算，耗時(shí)長(zhǎng)效率低，因此，Li等提出了一種基于SVM的支持向量回歸模型（support vector regression，SVR） 進(jìn)行GSA分析。相較于FEM，SVR模型給出的方案里種植體-骨界面處的應(yīng)力降低了36.6%。目前，基于機(jī)器學(xué)習(xí)概念的各類(lèi)新型分析算法展現(xiàn)出了比FEM更為強(qiáng)大的性能，計(jì)算精度更高且用時(shí)更短。但相關(guān)算法模型只是在執(zhí)行特定任務(wù)時(shí)體現(xiàn)出了自己的優(yōu)勢(shì)，尚不能全方位超越FEM。在未來(lái)，通過(guò)革新代碼算法或與傳統(tǒng)FEM結(jié)合，相關(guān)分析軟件的計(jì)算效率或?qū)⒌玫娇缭绞桨l(fā)展，幫助醫(yī)生選擇針對(duì)患者不同情況的最佳個(gè)性化種植方案。

    4.優(yōu)化種植導(dǎo)板制作

    數(shù)字化技術(shù)近年來(lái)推動(dòng)著口腔種植學(xué)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（computer aided design，CAD）、計(jì)算機(jī)輔助制造（computer aided manufacturing，CAM） 等數(shù)字化理念正引發(fā)口腔種植專(zhuān)業(yè)的新革命。立體光刻技術(shù)（stereolithography appearance，SLA） 是一種增材型3D打印技術(shù)，目前廣泛應(yīng)用于種植導(dǎo)板的制作。但由于設(shè)計(jì)制造步驟較多，各環(huán)節(jié)誤差均可能影響導(dǎo)板在口腔內(nèi)的就位。

    針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，Türker 等訓(xùn)練一種ANN網(wǎng)絡(luò)模型用于SLA導(dǎo)板的精度分析，其檢測(cè)導(dǎo)板與頜骨間的偏差數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率達(dá)99%，有望用于自動(dòng)評(píng)估不同制作參數(shù)（如固化時(shí)間、打印方向、退火溫度等） 下SLA導(dǎo)板與頜骨的匹配程度，并給出個(gè)性化的最佳工藝方案。值得注意的是，切削和其他打印技術(shù)依然廣泛應(yīng)用于種植導(dǎo)板的制作，相關(guān)算法有待用于探索優(yōu)化各型種植導(dǎo)板的設(shè)計(jì)及制作。

    5.種植機(jī)器人

    醫(yī)療機(jī)器人是一種用于輔助人類(lèi)醫(yī)生手術(shù)操作的多功能操作機(jī)，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于骨科、心胸外科、口腔科等領(lǐng)域。在傳統(tǒng)的種植手術(shù)中，自由手種植依賴(lài)于醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)和操作，手術(shù)精度偏差較大，而使用種植數(shù)字化導(dǎo)板和動(dòng)態(tài)導(dǎo)航技術(shù)也仍然無(wú)法提供足夠的引導(dǎo)精度和效率。機(jī)器人具備定量化精準(zhǔn)操作的特點(diǎn)，因此成為近年來(lái)數(shù)字化種植的研究熱點(diǎn)。

    自2002年以來(lái)，有學(xué)者開(kāi)發(fā)出了各類(lèi)型機(jī)器人輔助種植系統(tǒng)，然而這些都屬于主從式或協(xié)作式的被動(dòng)系統(tǒng)，實(shí)際操作仍需依賴(lài)術(shù)者的經(jīng)驗(yàn)技術(shù)，誤差較大。2017年，有學(xué)者開(kāi)發(fā)出自主式種植手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)（autonomous dental implant robotic system，ADIR），該系統(tǒng)以種植方案及進(jìn)出口路徑規(guī)劃為基礎(chǔ)，能夠自主完成口腔種植術(shù)大部分操作，并且可以根據(jù)視覺(jué)反饋信息實(shí)時(shí)調(diào)整手術(shù)操作。

    機(jī)器視覺(jué)是一種涉及AI的交叉前沿技術(shù)，主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，從圖像中提取信息并加以理解，最終用于實(shí)際識(shí)別、測(cè)量和控制。ADIR系統(tǒng)綜合應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)、動(dòng)態(tài)跟蹤等技術(shù)，大大提高了機(jī)器人種植手術(shù)準(zhǔn)確性，種植體頸部和根部偏差、角度偏差分別為（0.269±0.152） mm，（0.254±0.218） mm，0.989°±0.517°，均優(yōu)于數(shù)字化導(dǎo)板對(duì)照組。

    穿顴種植術(shù)的植體長(zhǎng)度大，且種植路徑毗鄰眼眶及內(nèi)容物、眶下神經(jīng)等重要且精細(xì)的解剖部位，是一種技術(shù)敏感性高，難度較大的高風(fēng)險(xiǎn)種植手術(shù)。2019年，曹正綱開(kāi)發(fā)了一種基于圖像引導(dǎo)的穿顴種植手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)，完成了智能網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)CBCT進(jìn)行自動(dòng)、高效和精準(zhǔn)的頜面部關(guān)鍵解剖結(jié)構(gòu)分割，其對(duì)上頜竇竇腔及上頜竇底提升植骨的分割準(zhǔn)確率達(dá)96.6%和88.2%。然后，再基于該精準(zhǔn)規(guī)劃路徑完成了機(jī)器人控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。該系統(tǒng)顯著提升了穿顴種植術(shù)中醫(yī)師手術(shù)效率及術(shù)中種植精準(zhǔn)度控制。

    6.輔助口腔掃描和修復(fù)設(shè)計(jì)

    隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，以修復(fù)為導(dǎo)向的口腔種植理念正成為主流。CAD/CAM是常用的修復(fù)設(shè)計(jì)方法，其可以通過(guò)導(dǎo)入CBCT圖像文件、讀取口腔內(nèi)掃描數(shù)據(jù)，或掃描印模數(shù)據(jù)在軟件中自動(dòng)生成虛擬模型，便于口腔醫(yī)生進(jìn)行修復(fù)方案設(shè)計(jì)。許多學(xué)者通過(guò)將不同的AI算法與CAD/CAM結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了相關(guān)軟件對(duì)信息資料中牙齒、頜骨、軟組織的自動(dòng)分割和分類(lèi)，其準(zhǔn)確率與口腔醫(yī)生無(wú)異并且極大減少了處理用時(shí)，這些探索研究為未來(lái)智能化的種植術(shù)后修復(fù)設(shè)計(jì)奠定了基石。

    在義齒設(shè)計(jì)方面，Raith等通過(guò)ANN算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)口掃數(shù)據(jù)中牙尖形態(tài)的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)，有望進(jìn)一步輔助醫(yī)師根據(jù)對(duì)頜牙尖形態(tài)做出合理的義齒冠咬合面設(shè)計(jì)。在未來(lái)，AI還有望通過(guò)獲取鄰牙及對(duì)頜牙的形態(tài)、角度等數(shù)據(jù)，智能分析口腔力狀況，給出系統(tǒng)推薦的義齒修復(fù)設(shè)計(jì)方案。此外，Chen 等通過(guò)運(yùn)用病例庫(kù)資料構(gòu)建了一種多層級(jí)臨床決策專(zhuān)家模型，其可以根據(jù)患者缺牙狀況智能推薦病例庫(kù)中類(lèi)似情況下的可摘局部義齒的設(shè)計(jì)。該研究提示，通過(guò)合理運(yùn)用優(yōu)秀病例資料，人們可以構(gòu)建輔助醫(yī)師決策的一體化種植-修復(fù)智能方案系統(tǒng)。

    7.總結(jié)與展望

    AI在口腔種植學(xué)中的發(fā)展深刻影響了傳統(tǒng)的診斷、治療、預(yù)后以及相關(guān)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法被證實(shí)可以顯著提高口腔種植醫(yī)療的水平和效率。

    1） CNN在圖像識(shí)別方面具有突出優(yōu)勢(shì)，尤其是ResNet系列算法展現(xiàn)出了更高的智能化水平和發(fā)展?jié)摿?，通過(guò)進(jìn)一步的調(diào)整優(yōu)化，有望在未來(lái)完全代替醫(yī)師完成位點(diǎn)標(biāo)記和數(shù)據(jù)測(cè)量等重復(fù)性工作。

    2） 在種植及修復(fù)設(shè)計(jì)方面，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有望在未來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的模擬軟件，大幅提升計(jì)算機(jī)模擬分析的速度及效率，或給出更高效更合理的手術(shù)設(shè)計(jì)方案。

    3） 在系統(tǒng)性評(píng)價(jià)領(lǐng)域，SVM算法被證實(shí)適合用于自動(dòng)化文獻(xiàn)檢索和術(shù)后成功率預(yù)測(cè)，有望幫助醫(yī)師探索相關(guān)危險(xiǎn)因素與種植術(shù)后預(yù)后情況的聯(lián)系，提高手術(shù)成功率。

    4） 經(jīng)過(guò)近20年的研究探索，口腔種植機(jī)器人發(fā)展初見(jiàn)成果，尤其是趙銥民院士開(kāi)發(fā)的ADIR系統(tǒng)真正實(shí)現(xiàn)了智能化獨(dú)立運(yùn)作，在實(shí)現(xiàn)種植術(shù)中精確控制和提升手術(shù)效率方面極具潛力。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)在種植領(lǐng)域仍處于起步階段，很少可以實(shí)際應(yīng)用于臨床。

    目前主要的發(fā)展障礙包括：1） 口腔影像學(xué)識(shí)別算法的準(zhǔn)確性與可靠性尚未達(dá)到臨床要求，難以避免醫(yī)療事故的發(fā)生；2） 智能系統(tǒng)的分析能力一直受限于較小的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但目前各單位的醫(yī)學(xué)資料儲(chǔ)存系統(tǒng)互通性較低，且相關(guān)資料涉及患者隱私難以獲得大量數(shù)據(jù)；3） 種植機(jī)器人系統(tǒng)操作復(fù)雜、價(jià)格高昂，且存在一定安全隱患，因此患者接受度較低。4） 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一種計(jì)算機(jī)自我迭代學(xué)習(xí)的過(guò)程，人類(lèi)往往只能觀察到其產(chǎn)出結(jié)果而無(wú)法理解系統(tǒng)內(nèi)部的運(yùn)行規(guī)律與行為邏輯，這種低解釋性被稱(chēng)為AI的“黑箱”。

    當(dāng)在未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)發(fā)展至涉足相關(guān)醫(yī)療決策階段時(shí)，AI做出醫(yī)療判斷的底層邏輯是否符合人類(lèi)社會(huì)的復(fù)雜倫理值得進(jìn)一步深思。雖然仍存在相當(dāng)阻礙，但機(jī)器學(xué)習(xí)在種植領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的發(fā)展前景。在未來(lái)人們研發(fā)出更多成熟、高效的智能系統(tǒng)之后，其作為可靠的醫(yī)療輔助幫助醫(yī)師進(jìn)行診療過(guò)程，真正實(shí)現(xiàn)口腔種植的數(shù)字化、智能化。