人工智能辅助牙科影像诊断系统Dentomo的效能评估与临床应用价值

来自研究人员团队开发了基于双神经网络架构的Dentomo人工智能系统，该系统整合SNOMED CT标准化数据库，可自动处理锥形束CT（CBCT）影像数据，实现牙齿智能分类、病理特征识别及治疗痕迹分析，并能生成结构化报告。初步验证表明该模型能显著提升临床诊断效率，为牙科工作流优化提供创新解决方案。

　　

这项研究展示了基于双重神经网络架构的Dentomo人工智能模型在牙科影像领域的突破性应用。该系统创新性地融合了与SNOMED CT（系统化医学命名法-临床术语）标准同步的知识库，能够高效处理锥形束计算机断层扫描（cone beam computed tomography, CBCT）数据，实现三大核心功能：

1. 牙齿的智能识别与精准分类
2. 病理特征CT征象的自动化检测
3. 既往治疗痕迹的智能分析

更令人振奋的是，该系统具备自主推理能力，可生成标准化医疗报告，并通过持续学习机制不断优化诊断性能。临床验证数据证实，该人工智能辅助诊断技术不仅能显著提升锥形束CT影像的解析效率，更能为口腔临床诊疗工作流带来革命性变革。研究团队特别指出，Dentomo模型在识别细微病理改变方面展现出与资深口腔放射科医师相当的敏感度，这为人工智能在精准牙科诊疗中的应用开辟了新途径。