综述：人工智能在牙科中的应用：牙周病学及其他专科的进展、诊断、治疗计划与伦理考量

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在牙周病学领域的变革性应用，涵盖诊断（如卷积神经网络CNN分析影像）、治疗规划（如U-Net分割牙周结构）及伦理挑战。通过深度学习（DL）、遗传算法等技术，AI显著提升了牙科修复、牙菌斑检测、牙髓治疗等场景的精准度，为个性化医疗提供新范式。

　　

人工智能如何重塑牙周病诊疗版图

Abstract
人工智能（AI）正以深度学习（DL）、遗传算法等技术革新牙周病学，从影像分析到治疗决策，推动牙科进入精准医疗时代。

Introduction
AI通过模拟人类认知过程，为牙周病诊断带来突破性工具。传统依赖医生经验的模式存在信息滞后性，而CNN等算法能实时分析临床参数、X光片和唾液生物标志物，显著提升早期病变检出率。

Historical Background
图灵测试奠基AI理论，20世纪80年代专家系统首次应用于医疗诊断。2010年后，深度学习在CBCT影像分析中展现惊人潜力，但数据隐私问题随之凸显。

Advancements in Periodontology
• 诊断革命：

• 影像分析：CNN模型检测牙槽骨吸收（RBL）准确率达63-99%，Faster R-CNN在全景片中定位骨缺损精度超越人工。
• 生物标志物：随机森林模型通过唾液蛋白组区分健康/牙龈炎/牙周炎状态，准确率93%。
• 分期系统：DL算法对牙周炎分期的敏感性0.88，特异性0.82。

• 治疗规划：
贝叶斯网络整合临床-分子数据，预测种植体存活率。VGG-16模型根据影像特征定制刮治方案，误差率较传统方法降低40%。

Cross-disciplinary Applications
• 正畸：YOLO-v4实现牙齿自动分类，误差<0.5mm
• 口腔癌：Inception V3鉴别良恶性病变的AUC值达0.94
• 修复：U-Net三维重建颌骨结构，种植体匹配度提升35%

Ethical Challenges
数据偏见（如算法对特定人种敏感）、"黑箱"决策过程、患者知情权构成三大伦理困境。需建立跨学科委员会制定AI临床应用指南。

Future Perspectives
多中心共享数据库、联邦学习技术将成为突破数据孤岛的关键。预计5年内，AI驱动的牙周风险预测模型将纳入常规体检。

Conclusion
从影像分割到预后预测，AI正在重构牙周诊疗全流程。然而，技术狂欢背后，如何平衡创新与伦理，仍是悬而未决的命题。