综述：牙科领域的人工智能：报告检查清单和指南的简要综述

《International Dental Journal》：Artificial Intelligence in Dentistry: A Concise Review of Reporting Checklists and Guidelines

AI在牙科诊断、治疗规划等领域的应用快速增长，但研究仍存在报告框架不统一、方法学碎片化、透明度不足等问题。本文系统梳理了CONSORT-AI、SPIRIT-AI、TRIPOD-AI等通用医疗AI报告框架，以及牙科专用清单"Consensus-Based Checklist for AI in Dentistry"和伦理框架FG-AI4H，发现当前框架在数据透明、模型可重复性、临床整合及伦理规范方面存在显著差异与缺口。建议通过期刊政策引导、监管整合和量化合规跟踪实现框架协同，以提升AI技术向临床转化可信度。

　　
本文系统梳理了人工智能技术在牙科研究与实践中的方法学挑战、现有规范框架及未来改进方向，旨在为提升AI技术临床转化质量提供参考。通过整合CONSORT-AI、SPIRIT-AI等国际通用标准与牙科专用Checklist for AI in Dentistry等本土化指南，发现当前存在三个层面的结构性矛盾：

在数据治理层面，国际标准强调训练集-验证集-测试集的严格划分（TRIPOD-AI），但牙科研究普遍存在数据标注不透明（仅31.2%公开伦理审批）、数据授权模糊（56.25%未明确使用许可）等问题。这种基础性数据管理缺陷直接导致模型泛化能力不足，如 tooth segmentation 研究中因数据集异质性导致的敏感性波动达15%（0.75-1.00）。

在模型开发层面，现有框架要求披露算法架构（CONSORT-AI）、训练数据特征（MINIMAR）和验证策略（CLAIM），但牙科AI研究存在三个显著差异：① 三维影像与二维影像的预处理技术差异未在现有框架中充分体现；② 牙科专用器械（如CBCT扫描仪）的参数标准化缺失；③ 长期临床数据更新机制未纳入评估体系。以种植体定位模型为例，不同厂商设备产生的影像数据需特定预处理（如骨密度校正），但现有框架未建立设备-算法适配性评估标准。

临床整合维度，SPIRIT-AI要求描述人机交互流程（第14条），但牙科AI研究存在三类典型问题：① 咨询系统未说明医生最终决策权重（如椅旁诊断系统的人机决策树结构）；② 数字印模分析忽略操作者经验差异（同一算法在不同医师使用时误差率增加23%）；③ 牙科AI未建立与现有PMS系统（患者管理系统）的接口标准。这导致约68%的牙科AI系统停留在实验室验证阶段，无法实现临床部署。

伦理框架方面，FG-AI4H提出的11项原则中，牙科研究特别缺失三个关键维度：① 设备采购成本与AI模型临床效益的平衡机制；② 跨文化牙科AI的伦理审查标准（现有研究76%仅覆盖高收入群体）；③ 误诊责任的法律界定（仅9%研究涉及）。这直接导致FDA对牙科AI审批存在法律模糊地带，影响技术落地进程。

针对上述挑战，本文提出分层改进策略：基础层需建立牙科专用数据治理规范（如ISO 18374:2025的扩展标准），明确影像采集参数（如CBCT电压范围）和标注流程（需包含牙科专业术语词典版本号）；技术层建议将CONSORT-AI的28项核心指标与牙科Checklist进行映射融合，特别增加器械兼容性评估模块；临床层应制定AI辅助诊疗的效力评估标准（类似DentalCOMS框架），包含操作者熟练度、设备精度等变量。

值得关注的是，大型语言模型（LLM）在牙科的应用正引发新的伦理问题。2025年FG-AI4H最新框架提出，当使用GPT-4类模型进行病例生成或患者教育时，必须披露：① 模型在牙科领域的微调数据集构成；② 知识截止日期与临床指南更新周期差值；③ 病例生成中的专业术语准确率阈值。目前仅12%的牙科AI研究涉及此类披露。

未来发展方向应聚焦三个创新点：① 开发牙科专用算法验证沙盒（如模拟不同咬合关系的虚拟患者数据库）；② 建立AI辅助诊疗的疗效追踪系统（需包含至少3年随访数据）；③ 制定跨设备、跨平台的牙科AI伦理审查通用模板。麻省总医院2023年开展的种植体定位AI系统已验证，采用标准化框架后，其临床部署效率提升40%，误诊率下降至0.8%。

本研究的核心发现是，现有框架在牙科领域的适配性不足。通过对比分析发现，医疗AI标准在牙科场景中存在32%的内容不适用（如FDA设备审批流程与牙科诊所采购标准差异），而牙科特有的22项技术要求（如根管测量误差补偿算法）在通用框架中缺失。建议由ADA（美国牙科协会）牵头，联合ISO、FDA等机构，在2025年前完成《牙科AI临床转化标准指南》，重点解决三个对接问题：① 与现有牙科数字基础设施（如CAD/CAM系统）的API接口规范；② 与牙科质控标准（如AAPD指南）的疗效评价指标对接；③ 与牙科保险支付系统的算法审计接口。