人工智能与分光光度计在牙科色彩匹配中的精准度对比研究：一项光度学分析

本研究通过对比ChatGPT-4、Gemini 1.5 Pro和Easyshade分光光度计（ES）对13例VITA 3D-Master比色标树脂牙的匹配效果，发现ES的ΔE00值（0.7±0.71）显著优于AI组（P<0.05），但AI仍超越临床可接受阈值（ΔE00>1.8），为牙科数字化色彩匹配提供新思路。

　　

亮点聚焦

材料与方法

这项体外研究通过两种色彩匹配技术——人工智能(AI)和分光光度计展开对决。实验流程图见图1（注：此处省略图示标识）。

样本量由G*Power 3.1.9.6软件（德国杜塞尔多夫大学）基于预实验确定。设定显著性水平α=0.05，统计功效95%，效应量0.66，最终确定每组样本量。

结果

ChatGPT-4组、Gemini 1.5 Pro组和Easyshade分光光度计组的ΔE₀₀均值分别为2.84±1.82、1.94±1.26和0.7±0.71——就像奥运颁奖台一样，ES以绝对优势摘金（P<0.05）！虽然两个AI选手成绩相近（P=0.844），但都被ES碾压式击败（P=0.017和P=0.029）。

讨论

"AI与分光光度计表现无差异"的零假设被狠狠打脸！ES的胜利可能源于AI的视觉分析局限：这些通用模型就像用手机拍名画的游客，毕竟没受过牙科摄影特训。

结论

1. AI能当色彩匹配的"辅助教练"，但独自上场还差点火候

2. 需要开发牙科专用的"视觉分析运动员"

3. 对色彩匹配这种"毫米级较量"，建议优先选择ES这样的"奥运级选手"