机器学习在口腔医学与外科手术中的应用：基于文献计量学的趋势分析与未来展望

本研究通过文献计量学方法系统分析了2010-2024年间机器学习（ML）在口腔医学与外科手术中的应用趋势。研究人员利用VOSviewer和CiteSpace对2234篇文献进行量化分析，揭示了中美两国在发文量与引用量上的领先地位，并识别出疾病诊断、治疗规划和教育工具三大研究热点。结果表明，深度学习（如CNN）和多模态数据整合成为新兴方向，但数据安全、算法偏见和模型可解释性（XAI）仍是关键挑战。该研究为口腔医学领域ML技术的临床转化提供了系统性参考，发表于《BMC Oral Health》。

　　

研究背景与意义
口腔医学正迎来人工智能技术的革命性变革。从龋齿检测到正畸手术规划，机器学习（ML）算法已逐步渗透临床各个环节。然而，这片蓝海也暗藏漩涡：研究主题分散、技术路线庞杂，缺乏全局视角的导航图。更棘手的是，当ChatGPT等大语言模型（LLM）闯入牙科教育领域，传统诊疗模式面临重构。如何厘清技术演进脉络？哪些方向最具临床转化潜力？这些问题亟待系统性解答。

中国医科大学口腔医学院的研究团队通过文献计量学这一"科学显微镜"，对Web of Science核心合集中2234篇文献进行全景扫描。他们发现：2018年后研究呈现爆发式增长，中美两国贡献了43%的成果；首尔国立大学、四川大学等机构构成合作网络枢纽；诊断领域从传统支持向量机（SVM）转向U-Net等深度学习架构；而ChatGPT在牙科教育的应用正引发新一轮研究热潮。这项发表于《BMC Oral Health》的研究，首次绘制出ML在口腔医学应用的"知识图谱"。

关键技术方法
研究团队采用双路径检索策略：在WoSCC中同时筛选"牙科学"学科分类和"牙科与口腔医学"主题文献，最终整合2234篇非重复文献。通过VOSviewer构建国家/机构合作网络，利用CiteSpace进行共被引聚类分析（g-index=46）和关键词突现检测。特别采用双地图叠加技术揭示学科交叉特征，并基于模块度（Q=0.8733）和轮廓值（S=0.9195）验证聚类可靠性。

主要研究结果

1. 文献时空分布特征
2010-2017年间年均发文量不足50篇，2018年后呈指数增长，2024年达峰值。中国以491篇领跑数量榜，但美国以8091次引用彰显质量优势。首尔国立大学（82篇）、四川大学（66篇）和柏林夏里特医学院（59篇）构成核心研究阵营。

2. 知识基础图谱
共被引网络析出14个聚类，包括：#0全景放射摄影（疾病诊断）、#3正畸学（治疗规划）、#9 ChatGPT（教育应用）等。奠基性工作如Schwendicke等2020年提出的AI临床应用框架被引159次，而Lee等2018年开发的龋齿检测CNN模型（AUC>0.9）成为技术标杆。

3. 技术演进路径
关键词突现分析揭示三阶段跃迁：早期（2011-2019）以SVM、决策树为主；中期（2018-2021）转向神经网络和自动识别；近期（2021-2024）聚焦卷积神经网络（CNN）、多模态成像和Transformer架构。值得注意的是，"磁共振成像"成为最新突现词（2022-2024），暗示影像组学成为新热点。

4. 临床转化挑战
研究指出三大瓶颈：

• 数据壁垒：单个中心平均仅能提供<800例CBCT影像
• 算法偏见：颌骨分割模型在跨种族数据中Dice系数下降15%
• 黑箱困境：龋齿预测模型依赖近红外透照图像，但决策逻辑不透明

研究结论与展望
该研究首次通过宏观文献计量揭示了ML在口腔医学的"技术进化树"：从单模态分析迈向多模态融合（如CBCT+电子病历），从专用模型升级为基础模型（如Segment Anything）。特别值得关注的是，联邦学习在9个医疗中心的牙片分割实验中展现出92%的泛化能力，为破解数据孤岛提供新思路。

讨论部分尖锐指出：当ChatGPT在牙科执照考试中仅获得61分（满分100）时，人机协同（Human-AI Collaboration）或许比算法升级更为关键。正如柏林团队开发的反射学习协议，使低年资医师借助AI将诊断准确率提升28%。未来研究应着力构建"可解释AI（XAI）"框架，例如通过梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化龋损判定依据。

这项研究不仅为口腔AI领域绘制了导航图，更启示研究者：技术突破需要与临床场景深度耦合。当基础模型遇见牙科手术机器人，当联邦学习贯穿种植牙全程管理，口腔医学的智能时代才真正到来。