大型语言模型在口腔种植学中的多维性能评估：ChatGPT、DeepSeek、Grok、Gemini和Qwen在多样化临床场景下的比较研究

本研究针对LLMs在口腔种植学专业领域的应用瓶颈，系统评估了ChatGPT-o3-mini、DeepSeek-R1等5种最新大型语言模型在专业问答和复杂病例分析中的表现。通过40个专业问题和5个临床案例的多维评分，发现Gemini-2.0-flash-Thinking在高级临床决策支持方面表现最优（平均分21.9/22.2），显著优于其他模型（P<0.001）。研究为精准选择临床辅助工具提供了循证依据，推动了AI在口腔种植领域的专业化应用。

　　

在人工智能技术席卷医疗领域的浪潮中，口腔种植学作为一门高度专业化的学科，正面临着智能化转型的机遇与挑战。尽管大型语言模型(LLMs)在医学问答、影像诊断等领域已展现出潜力，但其在口腔种植这类需要复杂临床决策的专业领域表现如何？不同模型在术前评估、手术方案制定等关键环节是否存在性能差异？这些问题直接关系到AI技术能否真正赋能临床实践。浙江中医药大学口腔医学院联合浙江省人民医院整形修复外科中心的研究团队在《BMC Oral Health》发表的重要研究，首次对5种主流LLMs进行了系统化、多维度的性能评估。

研究采用标准化的测试方法，包括基于ITI共识声明和EAO指南设计的40个专业问题（涵盖8大主题）和5个真实临床病例。通过三位资深专家的双盲评分，从准确性、完整性等5个维度对ChatGPT-o3-mini、DeepSeek-R1、Grok-3、Gemini-2.0-flash-Thinking和Qwen2.5-max的表现进行了全面比较。研究特别设置了"深度思考"模式（Qwen2.5-max除外）并严格控制温度参数（temperature=1.00）等变量，确保评估的公平性。

研究结果部分通过多个维度揭示了LLMs的性能特征：

Abstract部分显示，Gemini-2.0-flash-Thinking在专业问答（平均分21.9）和病例分析（22.2）中均显著领先，其优势在混合效应模型分析中得到验证（P<0.001）。相比之下，Qwen2.5-max在病例分析中表现欠佳（16.9分）。

Introduction部分指出，虽然Revilla-León等学者发现ChatGPT-4.0在EAO认证考试中超越人类牙医（84% vs 74%），但LLMs在复杂临床情境下的表现仍存在知识碎片化、逻辑连贯性不足等问题。本研究首次证实新一代LLMs如Gemini在高级推理能力上的突破。

Materials and methods部分详细描述了评估体系：通过ICC（组内相关系数）验证了评分者间信度（0.685-0.814，P<0.001），采用Spearman's ρ检验、Friedman检验等多重统计方法确保结果可靠性。PCA（主成分分析）显示Gemini在PC1（解释方差66.4%）和PC2上均表现突出。

Results部分的重要发现包括：在Theme 3（种植手术操作）和Theme 5（术后愈合修复）等高难度主题中，Gemini和DeepSeek-R1展现出显著优势（交互效应Estimate=1.4-2.133，P<0.05）。雷达图显示Gemini在"治疗计划合理性"和"逻辑推理能力"维度得分最高。

Discussion部分强调，Gemini的成功可能源于其多模态信息处理和复杂逻辑推理的技术优势，而Grok-3和Qwen2.5-max的局限则提示通用型LLMs在专业领域的适配性问题。研究建议临床根据任务复杂度选择模型：常规咨询可用ChatGPT-o3-mini，复杂决策推荐Gemini。

该研究的创新价值在于：首次建立了口腔种植学领域的LLMs多维评估体系；验证了模型性能与临床任务难度的相关性（如病例分析比常规问答难度系数高1.8分，P=0.003）；为AI辅助种植治疗提供了等级化应用方案。正如作者指出，在高级临床决策中，LLMs应作为专家判断的补充而非替代，这一立场对规范AI医疗应用具有重要指导意义。未来研究可扩大样本量并开发专业优化提示词(prompt)，进一步提升LLMs在口腔种植学中的实用价值。