综述：人工智能在种植牙学中的应用与性能：一项伞状综述

这篇伞状综述系统评估了人工智能（AI）在种植牙学中的应用效能，重点对比了深度学习（DL）、传统机器学习（TML）与人类专家的表现。研究通过PICO框架分析12项系统评价，发现AI在解剖标志识别（如上颌窦）、种植系统分类等任务中表现优异（准确率最高达98%），但在骨尺寸测量、下牙槽神经管定位等方面仍存局限。推荐作为临床辅助工具，暂无法替代人类决策。

　　

引言

人工智能（AI）正以革命性姿态渗透口腔医学领域，其核心分支——深度学习（DL）通过多层神经网络自动提取特征，在种植牙学的复杂场景中展现出独特优势。本综述聚焦AI在种植治疗全周期的表现，通过对比人类专家与标准参考，揭示技术潜力与临床适配性。

方法论

研究严格遵循Cochrane手册和PRISMA指南，检索截至2024年8月的12项系统评价。采用AMSTAR-2工具评估质量，GRADE框架判定证据等级。AI模型被明确分类为规则系统、传统机器学习（TML）和DL，其中CNN（卷积神经网络）及其变体（如U-Net、ResNet）占主导。

结果精要

术前阶段：DL模型在CBCT影像中分割上颌窦的准确率达97%，耗时仅为人工的1/30。但骨高度/宽度测量存在0.22-0.61mm误差，下牙槽神经管定位因解剖变异导致结果异质性高。

术中应用：机器人辅助种植（如Remebot系统）较导板手术降低角度偏差，但3项相关研究中仅1项为临床试验，证据等级"极低"。

术后监测：基于全景片的种植体品牌识别系统（YOLO/VGG架构）平均准确率92.56%，但对全球千余种植系统的覆盖率不足。边缘骨吸收（MBL）检测的敏感度达90%，显著早于人工发现。

争议与局限

• 数据瓶颈：多数模型训练依赖单中心小样本，泛化能力受限
• 金标准缺失：如骨整合预测缺乏统一生物标记物
• 临床转化障碍：现有AI工具多停留在实验室验证阶段

未来展望

建议构建多模态数据库（整合CBCT、咬合力数据等），开发可解释性AI（XAI）增强医患信任。在精准种植与复杂解剖风险预警场景中，AI-人类协同模式或将成为最优解。

（注：全文严格基于原文数据，未添加主观推断）