研究人工智能驱动的咬合接触调整技术在提高种植修复体虚拟咬合记录准确性方面的效果：一项体外研究

《Journal of Dentistry》：Examining the ability of artificial intelligence-driven occlusal contact adjustment to improve virtual occlusal record trueness for implant restorations: An in vitro study

AI-OCA对TR4和TR5在游离端及单颗磨牙缺损中VOR真度的影响不同，TR5在游离端表现更优，单颗缺损时未使用AI-OCA更准确。

　　这项研究探讨了人工智能驱动的咬合接触调整（AI-OCA）对两种不同口腔内扫描仪（IOS）系统（TRIOS4 [TR4] 和 TRIOS5 [TR5]）获取的虚拟咬合记录（VORs）真实性的潜在影响。研究特别关注了在下颌自由端缺失牙齿或需要种植体修复的单颗磨牙缺失模型中的表现。通过在实验模型中设置多个参考点，研究者能够系统地评估AI-OCA对不同扫描区域的测量准确性。

研究采用了一种半可调咬合架来固定部分缺牙的下颌模型，并在上颌和下颌的牙弓上固定了12个不锈钢球作为参考标记。这些标记帮助研究人员在后期分析中准确地计算不同区域之间的距离。使用高精度实验室扫描仪获取了基准数据，而两种IOS系统则分别进行了10次扫描，以确保数据的可靠性。通过双侧颊面扫描生成了VORs，并且每个数据集都经过了调整与未调整的处理，形成了四个实验组：TR4无调整组、TR4调整组、TR5无调整组和TR5调整组。研究中分析了六个关键的牙弓间距离，包括D16-46、D13-43、D23-33、D25-35、D26-36和D27-37，这些距离基于对应球体中心之间的距离进行计算。为了评估扫描仪测量结果与基准数据之间的偏差，研究采用了基于逆向工程软件的有符号和无符号线性差异分析。由于数据分布不满足正态性假设，研究使用了非参数统计检验方法，如Shapiro-Wilk检验（P < 0.001）和Wilcoxon符号秩检验（α = 0.05）。

研究结果显示，AI-OCA对VOR的真实性产生了显著影响，但这种影响是位置依赖的。对于TR5系统而言，AI-OCA在D25-35、D26-36和D27-37三个区域显著提高了测量的准确性（P < 0.01）。相比之下，TR4系统在这些区域中只有D25-35表现出改善。然而，在D16-46区域，两种扫描仪在应用AI-OCA后均出现了测量准确性的下降（P < 0.01）。这表明，尽管AI-OCA在某些情况下能够提高VOR的真实性，但在特定区域可能会产生负面影响。

研究结论指出，AI-OCA对VOR真实性的改善效果因扫描仪类型和缺牙范围而异。在单颗后牙缺失的情况下，未使用AI-OCA的测量结果更为准确，无论是TR4还是TR5系统。此外，TR5系统在处理下颌自由端缺牙的种植体修复场景时表现优于TR4系统。这些发现强调了在临床应用中，选择合适的扫描仪和调整策略的重要性，尤其是在处理复杂的缺牙情况时。

从临床意义的角度来看，这项研究揭示了AI-OCA在不同情况下的应用效果存在差异。虽然AI-OCA在某些情况下可以提高测量的准确性，但在特定的缺牙范围，如单颗后牙缺失时，其应用可能会降低VOR的真实性。因此，临床医生在使用AI-OCA时需要权衡其利弊，根据具体的患者情况和缺牙范围来决定是否采用该技术。此外，研究还指出，AI在咬合应用中的广泛可靠性仍存在争议，需要更多的临床数据来验证其在不同情况下的有效性。

研究的实验设计充分考虑了多种因素对VOR真实性的影响。例如，研究者在实验模型中固定了多个参考点，以确保测量的准确性。同时，通过使用两种不同的IOS系统，研究能够比较它们在应用AI-OCA时的表现差异。此外，研究还采用了双操作员进行测量，以验证测量结果的一致性和可靠性。实验结果显示，两种操作员在测量过程中具有几乎完美的重复性（ICC值为1.000），这进一步增强了研究结果的可信度。

在讨论部分，研究者分析了AI-OCA对VOR真实性的具体影响，并探讨了其在临床中的潜在应用。研究指出，AI-OCA在处理某些特定区域时能够提高测量的准确性，但在其他区域则可能产生误差。这种位置依赖性的现象可能与扫描仪的硬件和软件特性有关，也可能与缺牙区域的几何形状和咬合关系的复杂性有关。研究还提到，AI在咬合应用中的效果存在争议，部分研究显示其可能引入较大的平移和旋转误差。因此，研究者建议在实际临床应用中，应结合具体情况进行评估，避免盲目依赖AI-OCA技术。

此外，研究者还强调了在处理下颌自由端缺牙时，AI-OCA的应用可能对VOR的真实性产生更为显著的影响。这可能是因为在自由端缺牙的情况下，咬合接触的调整更加复杂，而AI算法在处理这些复杂情况时可能存在局限性。因此，对于这类病例，可能需要更多的手动调整或采用其他辅助技术来确保测量的准确性。

在研究的结论部分，研究者总结了AI-OCA对VOR真实性的具体影响，并提出了临床应用中的建议。他们指出，虽然AI-OCA在某些情况下能够提高测量的准确性，但在其他情况下可能并不适用。因此，临床医生在使用该技术时，应充分了解其适用范围和局限性，结合患者的实际情况进行决策。同时，研究也强调了进一步研究的必要性，特别是在处理复杂的缺牙情况时，需要更多的数据来验证AI-OCA的有效性和可靠性。

研究还提到，AI-OCA在数字化流程中的应用，有助于提高工作效率和患者体验。然而，这种技术的临床效果仍需更多的研究来支持。特别是在处理涉及种植体修复的病例时，AI-OCA的使用可能会对最终修复体的准确性产生重要影响。因此，研究者建议在临床实践中，应谨慎评估AI-OCA的应用效果，并在必要时结合其他技术手段进行综合分析。

总体而言，这项研究为AI-OCA在口腔修复领域的应用提供了重要的参考。它揭示了该技术在不同扫描仪和缺牙情况下的表现差异，并强调了在临床实践中需要根据具体情况选择合适的调整策略。研究结果对于推动数字化口腔修复技术的发展具有重要意义，同时也为临床医生提供了更全面的决策依据。未来的研究可以进一步探讨AI-OCA在不同缺牙范围和扫描仪类型中的表现，以期为临床应用提供更具体的指导。