综述：生成式人工智能在牙科和正畸教育中的潜力与挑战：系统评价

这篇系统评价深入探讨了生成式人工智能（Generative AI）在牙科和正畸教育中的应用潜力与挑战。综述指出，AI工具（如ChatGPT-4.0、虚拟导师）通过个性化学习路径、实时反馈和临床模拟显著提升了知识保留率（knowledge retention）和临床决策能力（clinical decision-making），但同时也面临数据隐私、算法透明度（algorithmic transparency）和师资培训不足等障碍。未来需通过跨学科合作和长期研究优化AI整合策略。

　　

背景

生成式人工智能（Generative AI）作为人工智能的分支，能够通过学习现有数据生成文本、图像或代码等新内容。在牙科和正畸教育领域，这类技术通过动态支持学生和教师，提供实时答案、模拟临床场景并增强对复杂概念的理解，展现出变革潜力。其核心依赖于丰富的数据库，如临床数据集、三维（3D）影像库和患者记录库，这些资源使AI能够生成定制化教育内容、模拟病例并提供适应性反馈。例如，美国正畸委员会（American Board of Orthodontics）的数据库已推动诊断和治疗规划的进步。

方法

本研究采用PICO框架，系统检索了2010年至2023年间PubMed、Cochrane Library等数据库的文献，纳入17项研究。通过Cochrane偏倚风险评估工具和纽卡斯尔-渥太华量表（NOS）评估质量，并采用GRADE体系评价证据等级。

结果

知识保留与临床决策
AI工具通过自适应学习路径（adaptive learning pathways）显著提升知识保留率。例如，AI驱动的模拟器允许学生练习头影测量分析（cephalometric analysis），实时反馈机制帮助学生及时纠正错误。ChatGPT-4.0在牙科执照考试中表现出高准确性，但完成时间较长。

学生体验
AI聊天机器人（chatbots）和虚拟现实（VR）环境增强了学生参与度，提供沉浸式实践场景。一项涉及86名学生的研究显示，使用AI工具的学生临床植入技能显著提升。

挑战与限制
数据隐私和算法透明度是主要障碍。部分教育者对AI的可靠性表示怀疑，且技术基础设施不足（如硬件落后）阻碍了广泛应用。此外，AI的“黑箱”特性可能削弱临床决策的信任度。

讨论

教育变革潜力
AI的个性化学习功能可避免认知超载（cognitive overload），尤其适用于复杂正畸概念的教学。例如，AI辅助考试能识别传统方法忽略的细节，但需平衡深度分析与时间效率。

伦理与实施障碍
需建立数据治理框架（data governance frameworks）以保护患者隐私，并开发可解释AI（explainable AI）增强透明度。师资培训不足和机构阻力（如对变革的抵触）是推广的主要瓶颈。

未来方向

课程改革应纳入AI素养（AI literacy）和伦理内容，同时加强跨学科合作。长期研究需验证AI对临床实践的持续影响，并优化成本效益策略。

结论

生成式AI有望重塑正畸教育，但需解决技术、伦理和培训问题。通过战略投资和协作，可最大化其效益，最终提升患者护理质量。