人工智能（artificial intelligence，AI） 是一种通过计算机学习、模拟人类智能方式做出反应的前沿科学，其自诞生以来深刻影响了人类社会。机器学习是实现人工智能的主流方法之一，指的是通过训练相关算法学习给定数据集的行为规律，帮助计算机理解数据样本所具有的深层逻辑，进一步对新样本进行预测并提供解决问题的方案。
机器学习技术被广泛应用于临床医学及口腔医学领域，相关算法包括神经网络、决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机（support vector machine，SVM）、贝叶斯学习等。口腔种植修复术是修复牙列缺损缺失，恢复口腔功能，维护口腔及全身健康的系统性工程。近年来，机器学习技术在口腔种植领域的发展逐渐增多，包括智能识别影像学资料、分析种植预后情况、改善种植方案设计、优化种植导板制作、发展自动化种植机器人等。本文就此进行简要介绍，期望为机器学习技术在口腔种植领域的研究提供参考。
1.智能识别口腔影像学资料
口腔影像学检查是口腔种植治疗过程中的重要内容，可以直观检查相应解剖结构、骨质、骨量、余留牙情况及种植体与骨结合情况，常用项目有根尖X线片，全口曲面体层片及锥形束CT（cone beam computed tomography，CBCT）。卷积神经网络（convolutional neural network， CNN）是一类基于机器学习的核心算法，其特征在于可以从数据集中自动学习特征表示，而无需大规模人为干预，这大大减少了人工数据处理步骤。
CNN已被广泛应用于各类医学影像智能识别，尤其近年来在口腔医学影像学的应用逐渐增多。在口腔种植领域，CNN 主要用于识别种植系统、种植体折裂、种植体周骨组织丧失及种植区量化指标评估。
1.1识别种植系统
种植义齿修复是一个需要患者和医生长期维护的过程，在临床实践中，患者往往因生活原因改变医疗地点或负责医生。因此，在口腔影像资料上对已有的种植系统进行准确识别十分重要。目前全球数百家制造商正在生产、销售超过2 000种种植系统，各个系统在直径、长度、形状等方面有所不同。
近年来，不少学者通过人为设定训练数据集，教授CNN模型学习各类种植系统的特征，从而实现其对种植系统的自动识别和分类。相关研究在模型构建、样本情况、评价指标方面差异较大，但总体识别准确率高达93.8%~98%，且有研究表明，该识别水平已经显著优于口腔医生。
值得注意的是，ResNet系类算法相较于其他算法展现出了更高的识别准确度。在同时进行多任务模式的迭代学习后，模型准确性相较于单任务模式显著提高。ResNet是一种深度学习算法，其通过设置快捷连接单元，极大的解决了深度神经网络在层数过多后学习性能骤降的“退化现象”，因此可能在种植系统识别方面更具发展前景。然而，由于CNN缺乏鲁棒性的结构特点，影像资料的噪点水平会显著影响模型的识别准确率，且目前研究中尚无统一的影像质量筛选标准。因此各模型的可靠性有待验证，尚未实际应用于临床。
1.2识别种植体折裂
种植体折裂是最棘手的种植术后并发症之一，常发生于种植体颈部，也可能发生于体部。Lee等使用3种不同CNN模型智能识别二维影像资料中种植体折裂的情况，其中ADCNN显示出最高的检测和分类准确性。ADCNN通过自动调整模型细节参数，构建个性化网络结构，因此可能有潜力进一步用于影像识别。但由于种植体折裂发生率较低，该研究的数据集较小（194张种植体折裂图片），因此还需更多数据探索其可靠性。
1.3评估种植体周骨组织丧失
种植体周骨丧失程度是评价种植治疗术恢复情况的重要指标，然而，由于影像不清晰或植体颊舌侧骨组织高度不同，在口腔影像学资料上确定植体周围的骨组织水平较为困难。Cha等开发改进了一种区域型CNN模型（region-based convolutional neural network，RCNN），其会自动选取种植体区域并定点6个关键坐标，计算骨缺损长度比例并进行分类。
该研究模型的AP 值较为一般（0.627~0.786），但对象关键点相似性值与对照组口腔医生的相比没有明显差异。近年来，平台转换技术得到了广泛普及，其指的是在组装基台时选择与植体不匹配基台，以达到更好的力学性能和软组织封闭。Cha等的研究并没有考虑采用平台转换技术与平台匹配技术植体的情况有所不同。基于此，Liu等使用了一种较新的Faster RCNN模型，该模型在识别种植体-基台连接类型时的AP值达0.99，但对骨丧失部位识别的准确性较低，AP值仅为0.47。因此在识别种植体周骨组织丧失情况方面，RCNN类算法仍需进一步优化调整，而其他类型的算法在该方面的应用有待进一步探索。
1.4检测种植区评价指标
口腔种植术前的影像学检查项目中，根尖X线片和全口曲面体层片都是二维平面图像，存在一定扭曲和失真的情况。CBCT能在三维层面显示颌骨的解剖结构，帮助医生准确测量骨高度、厚度、密度等术前准备数据。相关文献表明，深度CNN模型已经应用于辅助口腔CBCT诊断，如牙齿编号、识别根尖周病变和下颌神经管检测。
2021年，有学者使用了一种深度CNN网络——Diagnocat，其在下颌前磨牙区、上颌前磨牙区和磨牙区的骨高度测量方面与口腔医生对照组的表现相当（P>0.05）。但在上、下颌骨各区域的骨厚度测量方面难以达到口腔医生对照组水平（P<0.001），且对根管和牙槽窝的检测表现较为一般（分别为72.2%和66.4%）。该研究提示，Diagnocat在检测CBCT时的智能化水平处于起步阶段，有待进一步探索研究。
美学区牙种植治疗不仅需要恢复原有牙结构和功能，还需达到与邻牙及牙列之间的自然、和谐。为了达到美学效果，医生需要在术前对牙根矢状向倾斜度等量化指标进行综合评估。
2022年，Lin等首先使用了5种CNN模型进行预训练和测试，根据初步表现确定以ResNeXt101为模型主干结构，然后进一步调整、优化参数，构建出了一种智能识别CBCT图像的全新端到端CNN模型。该模型在牙根矢状倾角测量中具有较高的预测精度，其平均误差为2.16°，与口腔医生的表现相当。
此外，该模型的效率很高，识别每幅CBCT图像只需0.001 s。该研究基于ResNet系算法的CNN模型真正实现了在对CBCT图像的智能化识别，无需对图像进行人工分割和标记即可迅速准确识别图像并测量相关数据，大大减轻了临床医师的工作量，有望在未来进一步发展形成能识别多种量化指标的智能系统。
2.分析种植手术预后
骨结合是种植体与周围骨组织最理想的结合状态，Albrektsson等在此基础提出的口腔种植成功标准获得广泛认可。影响种植体成功率的原因复杂，往往多种危险因素同时存在。近年来学者们尝试通过机器学习策略预测口腔种植术成功率。多数文献的研究纳入内容包括人口统计学数据、口内状况、生活方式、种植体区域的解剖结构状况、是否骨移植、种植体周围骨水平及上部修复结构特点，各类模型预测的总体成功率为62.4%~80.5%。
由于相关研究使用的模型算法类型具有较大差异[包括SVM、k邻近、k均值聚类、决策树、logistic 回归、多维展开分析、朴素贝叶斯和人工神经网络（artificial convolutional neural network， ANN）]，很难对各研究进行比较分析。目前，研究者主要基于回顾性数据构建AI预测模型，并分析不同影响因素和临床变量之间的复杂关系和结构特性，而数据样本量过小、纳入的影响因素少、回访数据缺失等原因是该类研究的主要障碍。
患者因全身状况而服用的药物可能会降低口腔种植手术成功率，系统性评价不同药物对骨结合的影响是一项巨大的工程。Mahri等基于SVM算法训练了一种智能模型，可以自动检索相关文献并将结果可视化。与手动筛查相比，其准确率高达95%，并减少了93%的工作量。模型自动生产的证据映射图像显示，不同药物可能通过改变体内稳态、炎症反应、细胞增殖和骨改建来影响骨结合成功率。该模型有望进一步用于系统性评估所有已知药物对口腔种植体骨结合的影响。
3.优化种植方案设计
种植体与口腔软硬组织间的应力分布不协调是导致口腔种植术失败的重要原因之一，因此分析种植体-骨组织界面应力、优化种植设计方案十分重要。三维有限元分析法（finite element method，FEM） 被广泛应用于研究口腔软硬组织与种植体间相互作用等。然而，FEM的计算成本太高，在临床实践中医师很难对每一种设计方案进行完整分析。传统的解决方法是对FEM进行离散优化，但这明显降低了FEM的可靠性和准确率。近年来人工智能技术的发展为这一问题带来了新的解决方案。
一种基于约化基法和神经网络（reduced basis method- neural network，RBM-NN） 的快速反分析法模型被发现可以准确模拟计算出牙种植体与周围骨界面的弹性模量，且花费时间比FEM法少了近60万倍。有学者还通过使用ANN结合遗传算法替代FEM进行计算，大幅度优化了口腔种植体的孔隙率、长度和直径设计。
在口腔种植体的生产过程中，制作过程产生的误差（即设计变量） 不可避免，但生产工艺的总体品控精度是一定的。因此，根据影响种植体-骨界面应力的重要程度，将不同的生产精度分配给不同的设计变量，可以节省种植体的制作成本，此概念被称为不确定性优化，而全局灵敏度分析（global sensitivity analysis，GSA） 是完成这项工作的主要方法。
GSA需要通过FEM进行计算，耗时长效率低，因此，Li等提出了一种基于SVM的支持向量回归模型（support vector regression，SVR） 进行GSA分析。相较于FEM，SVR模型给出的方案里种植体-骨界面处的应力降低了36.6%。目前，基于机器学习概念的各类新型分析算法展现出了比FEM更为强大的性能，计算精度更高且用时更短。但相关算法模型只是在执行特定任务时体现出了自己的优势，尚不能全方位超越FEM。在未来，通过革新代码算法或与传统FEM结合，相关分析软件的计算效率或将得到跨越式发展，帮助医生选择针对患者不同情况的最佳个性化种植方案。
4.优化种植导板制作
数字化技术近年来推动着口腔种植学的快速发展，计算机辅助设计（computer aided design，CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM） 等数字化理念正引发口腔种植专业的新革命。立体光刻技术（stereolithography appearance，SLA） 是一种增材型3D打印技术，目前广泛应用于种植导板的制作。但由于设计制造步骤较多，各环节误差均可能影响导板在口腔内的就位。
针对这个问题，Türker 等训练一种ANN网络模型用于SLA导板的精度分析，其检测导板与颌骨间的偏差数据的准确率达99%，有望用于自动评估不同制作参数（如固化时间、打印方向、退火温度等） 下SLA导板与颌骨的匹配程度，并给出个性化的最佳工艺方案。值得注意的是，切削和其他打印技术依然广泛应用于种植导板的制作，相关算法有待用于探索优化各型种植导板的设计及制作。
5.种植机器人
医疗机器人是一种用于辅助人类医生手术操作的多功能操作机，目前已经广泛应用于骨科、心胸外科、口腔科等领域。在传统的种植手术中，自由手种植依赖于医师的经验和操作，手术精度偏差较大，而使用种植数字化导板和动态导航技术也仍然无法提供足够的引导精度和效率。机器人具备定量化精准操作的特点，因此成为近年来数字化种植的研究热点。
自2002年以来，有学者开发出了各类型机器人辅助种植系统，然而这些都属于主从式或协作式的被动系统，实际操作仍需依赖术者的经验技术，误差较大。2017年，有学者开发出自主式种植手术机器人系统（autonomous dental implant robotic system，ADIR），该系统以种植方案及进出口路径规划为基础，能够自主完成口腔种植术大部分操作，并且可以根据视觉反馈信息实时调整手术操作。
机器视觉是一种涉及AI的交叉前沿技术，主要用计算机来模拟人的视觉功能，从图像中提取信息并加以理解，最终用于实际识别、测量和控制。ADIR系统综合应用机器视觉、动态跟踪等技术，大大提高了机器人种植手术准确性，种植体颈部和根部偏差、角度偏差分别为（0.269±0.152） mm，（0.254±0.218） mm，0.989°±0.517°，均优于数字化导板对照组。
穿颧种植术的植体长度大，且种植路径毗邻眼眶及内容物、眶下神经等重要且精细的解剖部位，是一种技术敏感性高，难度较大的高风险种植手术。2019年，曹正纲开发了一种基于图像引导的穿颧种植手术机器人系统，完成了智能网络模型对CBCT进行自动、高效和精准的颌面部关键解剖结构分割，其对上颌窦窦腔及上颌窦底提升植骨的分割准确率达96.6%和88.2%。然后，再基于该精准规划路径完成了机器人控制系统的开发。该系统显著提升了穿颧种植术中医师手术效率及术中种植精准度控制。
6.辅助口腔扫描和修复设计
随着数字化技术的发展，以修复为导向的口腔种植理念正成为主流。CAD/CAM是常用的修复设计方法，其可以通过导入CBCT图像文件、读取口腔内扫描数据，或扫描印模数据在软件中自动生成虚拟模型，便于口腔医生进行修复方案设计。许多学者通过将不同的AI算法与CAD/CAM结合，实现了相关软件对信息资料中牙齿、颌骨、软组织的自动分割和分类，其准确率与口腔医生无异并且极大减少了处理用时，这些探索研究为未来智能化的种植术后修复设计奠定了基石。
在义齿设计方面，Raith等通过ANN算法实现了对口扫数据中牙尖形态的自动识别和分类，有望进一步辅助医师根据对颌牙尖形态做出合理的义齿冠咬合面设计。在未来，AI还有望通过获取邻牙及对颌牙的形态、角度等数据，智能分析口腔力状况，给出系统推荐的义齿修复设计方案。此外，Chen 等通过运用病例库资料构建了一种多层级临床决策专家模型，其可以根据患者缺牙状况智能推荐病例库中类似情况下的可摘局部义齿的设计。该研究提示，通过合理运用优秀病例资料，人们可以构建辅助医师决策的一体化种植-修复智能方案系统。
7.总结与展望
AI在口腔种植学中的发展深刻影响了传统的诊断、治疗、预后以及相关产品生产过程，基于机器学习的相关算法被证实可以显著提高口腔种植医疗的水平和效率。
1） CNN在图像识别方面具有突出优势，尤其是ResNet系列算法展现出了更高的智能化水平和发展潜力，通过进一步的调整优化，有望在未来完全代替医师完成位点标记和数据测量等重复性工作。
2） 在种植及修复设计方面，基于机器学习的算法有望在未来代替传统的模拟软件，大幅提升计算机模拟分析的速度及效率，或给出更高效更合理的手术设计方案。
3） 在系统性评价领域，SVM算法被证实适合用于自动化文献检索和术后成功率预测，有望帮助医师探索相关危险因素与种植术后预后情况的联系，提高手术成功率。
4） 经过近20年的研究探索，口腔种植机器人发展初见成果，尤其是赵铱民院士开发的ADIR系统真正实现了智能化独立运作，在实现种植术中精确控制和提升手术效率方面极具潜力。然而，机器学习在种植领域仍处于起步阶段，很少可以实际应用于临床。
目前主要的发展障碍包括：1） 口腔影像学识别算法的准确性与可靠性尚未达到临床要求，难以避免医疗事故的发生；2） 智能系统的分析能力一直受限于较小的训练数据集，但目前各单位的医学资料储存系统互通性较低，且相关资料涉及患者隐私难以获得大量数据；3） 种植机器人系统操作复杂、价格高昂，且存在一定安全隐患，因此患者接受度较低。4） 机器学习技术是一种计算机自我迭代学习的过程，人类往往只能观察到其产出结果而无法理解系统内部的运行规律与行为逻辑，这种低解释性被称为AI的“黑箱”。
当在未来机器学习系统发展至涉足相关医疗决策阶段时，AI做出医疗判断的底层逻辑是否符合人类社会的复杂伦理值得进一步深思。虽然仍存在相当阻碍，但机器学习在种植领域已经展现出巨大的发展前景。在未来人们研发出更多成熟、高效的智能系统之后，其作为可靠的医疗辅助帮助医师进行诊疗过程，真正实现口腔种植的数字化、智能化。
