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为解决牙源性鼻窦炎（odontogenic sinusitis）易误诊、传统诊断延误治疗等问题，研究人员开展深度学习模型辅助口腔 X 射线诊断的研究。结果显示，该模型检测准确率达 98.2%。这一成果减少辐射、节约成本，有望成为口腔及耳鼻喉科诊断标准工具。
在口腔医学领域，牙源性鼻窦炎一直是个让人头疼的 “麻烦精”。它是由与上牙相关的感染或并发症引发的疾病，可症状却和普通鼻窦炎极为相似，都有鼻塞、有异味的鼻涕，偶尔还会牙疼。要命的是，只有约三分之一的患者会有明显牙疼症状，这就导致很多时候，全科医生会忽略它，把它误诊为普通鼻窦炎。一旦误诊，病情得不到控制，感染就可能扩散到脸部、眼睛，甚至大脑，严重威胁患者健康。而且传统诊断需要牙医和耳鼻喉科医生合作，流程繁琐，常常延误治疗时机。正是在这样的背景下，为了攻克牙源性鼻窦炎诊断难题，来自雅典耀智能视觉环境实验室（Ateneo Laboratory for Intelligent Visual Environments，ALIVE）以及台湾长庚纪念医院、国立成功大学、中原基督教大学和明志科技大学的研究人员，踏上了探索之路。他们的研究成果意义重大，相关论文发表在了《Bioengineering》杂志上。
研究人员采用的关键技术方法主要是利用深度学习。他们基于大量牙科全景 X 光片（Dental Panoramic Radiograph，DPR）图像，对深度学习模型进行训练。这些图像就像是模型的 “学习资料”，让模型不断识别和分析其中的特征。其中，YOLO 11n 深度学习模型发挥了关键作用，它是一种先进的目标检测算法（YOLO，You Only Look Once），经过优化特别适用于医学成像任务。
研究结果方面：
- 高精准识别结构：通过训练深度学习模型对 DPR 图像进行分析，研究发现该模型能以前所未有的精度检测关键解剖关系，比如牙根与鼻窦的接近程度。其中，YOLO 11n 深度学习模型表现亮眼，在识别牙齿和鼻窦结构时，准确率高达 98.2%，远超传统检测方法。这意味着在口腔 X 射线诊断中，医生借助该模型可以更准确地判断患者的口腔状况。
- 降低医疗负担：这种 AI 驱动的诊断方法不仅精准，还带来了诸多实际好处。它减少了对 CT 扫描的需求，降低了患者的辐射暴露。对于资源有限地区，它提供了一种经济高效的筛查工具。而且能早期发现潜在病例，及时进行干预，预防并发症，减轻了医疗人员的负担。
研究结论表明，深度学习模型在口腔 X 射线诊断牙源性鼻窦炎方面展现出巨大潜力。它精准的诊断能力弥补了传统诊断方法的不足，有效解决了牙源性鼻窦炎易误诊、诊断流程繁琐等问题。在未来，随着进一步的验证，这项技术有望成为牙科和耳鼻喉科诊所的标准诊断工具，让更多患者能及时得到准确诊断和治疗，极大地推动口腔医学和耳鼻喉科学的发展，为患者的健康保驾护航。它也凸显了人工智能在医学诊断领域的重要价值，为其他医学领域利用人工智能技术提供了成功范例，激励更多科研人员探索人工智能与医学的深度融合，开拓更广阔的医学诊断前景 。
