人工智能在口腔种植中的应用

    人工智能作为计算机科学的一个分支，是研究和开发模拟、延伸和扩展人类的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。人工智能的出现无疑是21世纪最引人注目的科学技术之一。自从1955年JohnMcCarthy首次提出“人工智能”的概念以来，随着理论和技术日趋成熟，应用领域也不断扩大。人工智能与医学相结合深刻影响着现在医学发展的方向及模式。
    目前，人工智能在医学领域中的应用主要体现在利用人机接口技术、导航与定位技术、视觉模拟技术、智能控制、多传感器信息技术在疾病的智能诊疗、医学影像资料的处理与分析、机器人辅助外科手术、药物的智能研发以及智能健康管理等各个领域发挥作用。
    人工智能的发展也为口腔医学的发展注入了新的活力，推动了现代口腔医学的发展。人工智能的应用，加速了口腔医学由传统学科向现代化学科转变的进程，使得口腔疾病的诊断以及治疗过程向更加精确、快速和安全的方向发展。目前人工智能技术在口腔颌面肿瘤诊断、放疗区域精准勾勒、淋巴结转移预测、龋病牙髓病及牙周病诊疗方面等都取得了相当可观的进步。
    国内刘洪臣教授率先提出“人工智能口腔医学”的概念，指出人工智能的迅速发展对口腔医学的发展意义重大。未来，人工智能会在包括口腔疾病的防治、筛查、诊断，术后康复、随访以及预后评估等口腔医疗全程以及口腔医学研究中发挥巨大作用并对口腔医学的变革产生深远影响。
    口腔种植学作为一门新兴学科，不用损伤邻牙便可为患者提供与天然牙在固位、形态、功能及美观方面相似的修复效果，且长期稳定性好，改变了传统的缺牙修复模式，已成为牙缺失修复的首选方式。但病例的多样性、手术技术的敏感性、预后的复杂性都对从事种植专业的医生提出了更高的要求。
    作为人类智能的扩展和延伸，人工智能可以模仿人类通过深度学习从海量资料中分析数据以及模仿人类技能解决实际问题。这些先进的特性无疑能够为口腔种植学的发展注入新的活力。目前，人工智能在口腔种植中应用主要体现在术前术后各种影像资料分析、术中辅助外科机器人的使用、术后修复体的设计制作、预后评价以及种植相关基础研究等方面。
    1.人工智能在口腔种植影像资料分析中的应用
    对数据的深度学习是人工智能的基础，因此利用人工智能技术在术前对患者的病例资料进行分析、诊断，提取数据中的重要临床相关信息，进而辅助临床决策的制定，是目前人工智能在口腔种植方面的基础应用。种植术前影像资料的分析是制定种植治疗方案的前提，医生需要通过影像资料的分析，对患者种植区域的重要解剖结构信息进行掌握，如牙槽骨的骨质骨量、上颌前牙区的切牙管、上颌后牙区的上颌窦结构以及下颌神经管等。
    利用深度学习系统对影像资料进行分析是目前人工智能在口腔种植学中的主要应用之一。如Bayrakdar等通过对种植术前75名患者的CBCT影像进行分析，对比了人工测量与人工智能分析患者上下颌骨各项关键解剖信息的准确性。他们发现，在牙槽骨高度分析中人工智能与手工测量二者没有显著差别，但是在牙槽骨厚度方面二者有显著性差异，人工智能测量精度低于人工测量。
    另外，人工智能在探测下颌神经管、上颌窦/鼻腭管以及缺牙区域的正确率分别为72.2%、66.4%和95.3%。他们认为未来人工智能的发展应用能够为临床医师的工作提供便利，并且能够成为口腔种植技术发展的有力推动。
    鉴于下颌神经管在种植手术中的重要性，通过使用深度学习系统来精确定位下颌神经管也是人工智能的研究热点。Jaskari团队和Kwak团队都进行了相关深度学习系统的研发，通过分析CBCT影像来自动定位下颌神经管位置，通过下颌神经管的高精度定位来提高临床治疗计划制定的效率、提高手术安全性。
    除了对种植术前影像学的自动分析来辅助临床决策，人工智能还被用于其它种植相关影像资料的分析学习。例如通过影像资料对种植修复术后并发症进行评价，Lee等评价了三种不同的深度学习卷积神经网络（CNNs）在探查种植体折断方面的信度和效度，指出其中的自动化深度学习CNNs在该方面具有最佳的精确性。
    另外，目前市场上种植体种类繁多，有些种植体形状非常相似，对于曾接受过种植治疗的患者需要明确曾经所用种植体信息的时候，如何精准辨别种植体的品牌和型号一直是临床上困扰临床医师的一个难题。为了解决这一困扰，研究者们开始使用深度学习系统通过学习放射片上不同品牌的种植体影像信息，帮助临床医生自动分辨未知种植体信息。
    例如，Takahashi等通过使用目标检测算法Yolov3对数据库内1282张种植体影像资料的学习，可以实现对3个厂家的6种种植系统进行自动鉴别。Sukegawa等使用5种深度学习CNNs模式通过对9767张曲面断层片上12个种植体的品牌和治疗阶段进行学习，来比较这5种深度学习系统的效果，他们发现CNNs在辨别种植体品牌和治疗阶段方面有着高效性。并且，具有多任务功能的深度学习系统精确性更高。Lee等通过多中心研究，对比自动化CNNs与依赖传统经验在辨别种植系统方面的精确度，发现对于具有相似形状的不同种植系统而言，自动化深度学习系统更加高效。
    2.人工智能在种植外科操作中的应用
    口腔种植学是一门实践性很强的学科，具有较高的技术敏感性，通过外科手术将种植体成功植入牙槽骨理想的三维位置是种植牙成功的关键。临床医生的经验以及手术时手的稳定程度，都会对种植的精度产生影响，客观保证性较差。另一方面，口腔操作空间狭小、口腔内软硬组织还会对操作者视线产生阻挡，给手术的顺利实施带来极大阻碍。
    为了获得一个良好的手术视野，操作者有时需要长时间保持一个姿势，日积月累，医生的健康也会受到很大影响。为了减少这些不利因素的影响，静态导航引导和动态导航技术被引入了手术中。这些技术的应用虽然有助于手术精度的提高，但并不能完全将医生从手术中解放出来。
    为了进一步提高种植手术的自动化程度、精确度以及手术的灵活性，减少临床医生劳动强度，实现种植过程的“持续性精确”，研究者们开始将目光投向人工智能机器人技术。随着世界上第一台机器人在1959年的问世和迅速发展，机器人在医疗领域也开始并得到了广泛的应用。2001年法国Ecoledes Minesde Paris大学的Dutreuil和瑞典Umeå大学的Zoreda合作，研发了具有5自由度的机器人系统，用于制作口腔种植导板并以此为引导进行种植体的植入，利用该系统，他们对一例上半颌牙列缺失的病例进行了8枚种植体的植入。
    2002年德国Heidelberg大学的Brief教授等也研制出机器人系统进行种植牙手术钻孔引导，能够在术中快速引导牙医在患者的颌骨上制备出指定角度和深度的种植窝洞。这些初步探索拉开了人工智能机器人在口腔种植领域研究的序幕。随后，葡萄牙、韩国、美国等一些学者也纷纷投入到种植牙手术机器人的研究中并取得了一定成果。
    2017年美国Neocis公司研发出的Yomi种植牙机器人系统获得了美国食品和药物管理局（FDA）的批准，实现了从研究到临床的跨越，该系统能够进行术前手术设计和术中手术引导，从而协助口腔医生进行种植手术。
    值得一提的是，我国在机器人种植牙手术方面的研究也取得了令人瞩目的成就，2017年我国首次报导北京航空航天大学与空军医科大学附属口腔医院共同研发成功自主式种植牙手术机器人，并成功为一患者进行了两颗牙的即刻种植修复。对于相对复杂的穿颧种植，国内吴轶群教授率先使用六轴的机械臂完成穿颧种植手术，充分发挥了机器人种植精确性高的优势。另外，为了解决机器人种牙需要额外标记来进行手术部位的定位问题。
    2019年北航与日本合作研发了一套口腔颌面外科手术机器人系统，用于种植牙牙槽骨制备窝洞时，在体外试验中软件和硬件的精确性都达到标准，并且其显著特点是使用天然牙作为标记点，解决了使用额外的定位装置来获得头部位置的问题。
    国内吕培军课题组从改变机械臂夹持种植手机和钻针进行种植窝洞制备的角度出发，提出将机器人与超短脉冲激光技术相结合，非接触式自动化制备种植窝洞的新思路，并进行了初步研究探索。由此可见，人工智能机器人在口腔种植外科手术中的应用研究正在飞速发展，而我国无疑走在了世界前列。
    3.人工智能在修复体制作及种植预后评价中的应用
    在种植术后修复方面，由于“以修复为导向”的理念已经成为业内共识，在种植手术之前，修复体其实已经被预先设计好，因此种植术后应用人工智能进行上部修复的研究目前相对较少。采用CAD\CAM等一系列数字化流程对修复体进行设计制作目前已经比较成熟，因此，这部分人工智能的着眼点是如何利用人工智能操控这些数字化软件进行修复体的精确制作，减少临床医师和技师的工作强度。
    德国Lerner等对90个患者106个利用人工智能进行加工的氧化锆单冠进行了3年的回顾性研究，发现这些利用人工智能技术制作的氧化锆单冠在边缘适合性、邻接、咬合以及美观方面都非常令人满意，存留率和成功率分别达到了99.0%和91.3%。人工智能还被运用于种植相关研究方面。通过计算机学习算法来构建预测模型，聚焦于临床效果与个体骨水平的关系，通过分析患者的资料、种植系统以及医生的手术，目前的人工神经网络（ANNs）在预测种植牙成功率上能达到99.2%。
    人工智能还被用来预测种植系统的机械性能，通过自主学习各种变量之间的关系，人工智能能够像目前的数学模型一样预测种植体-骨结合界面的应力。但是，该研究只是对垂直加载进行了模拟，并不能代表真正意义上的咀嚼循环。Mahri等研发了一种机器学习算法能够自动提供文献对已知的各种药物对骨结合影响的评价信息，并且准确性高达95%。
    4.人工智能在口腔种植应用的问题与展望
    从目前人工智能的应用情况来看，人工智能还只是能使用程序化的知识或从大量的数据背景中提取有用的信息，只能在某一个特定的环境中去执行相对复杂的工作，只能从事“点”的工作，还不能像人脑那样处理、关联信息并进行综合分析，由“点”及“面”。
    尤其在种植的治疗方案制定方面，目前的人工智能水平很难将患者的缺牙情况、局部解剖条件、全身健康状况以及诉求等各个方面的信息综合分析，制定出个性化的治疗方案。因此，这种更高水平的理解任务，尤其是在模棱两可的环境中，如何进行信息的分析、作出准确的判断并执行才是将来需要努力的方向。而且，人与人之间的互动尤其是医患之间的交流不可能简单归纳入计算机语言或程序中。
    人工智能应该被理性的看成增强牙医能力、减轻其临床负担、为患者提供更优质服务的一种辅助。但是，不难想象，随着数字化技术的发展和进步，人工智能将逐步深入到口腔种植牙治疗的各个环节，从患者信息采集、治疗方案的制订实施直到患者治疗完成后随访的全过程、甚至相关基础科学研究等方面实现全程智能化，最终实现整体口腔医学的人工智能化。