基于混合机器学习模型的牙科治疗时长预测系统开发——提升公立与私立牙科诊所工作流程效率的新工具

本研究针对牙科诊疗时长预测难题，开发了一款集成机器学习（ML）算法与Google SerpApi服务的桌面应用程序。通过2500例训练数据和250例测试数据验证，模型预测准确率达97%（R2=0.97），平均绝对误差仅2.64分钟。该研究为医疗工作流程智能化调控提供了创新解决方案，证实AI在牙科领域的应用潜力。

　　

在当今医疗资源紧张的背景下，牙科诊所常面临患者等待时间长、诊疗流程混乱的难题。传统依赖人工经验预估治疗时长的方式，往往因个体差异和操作复杂性导致误差较大。这种低效不仅影响患者体验，更可能因时间安排不当引发医疗资源浪费。为此，Mohammed A. Mahmood团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究，开发出首个融合机器学习与实时网络数据的牙科治疗时长预测系统。

研究团队采用三管齐下的技术路线：首先构建基于scikit-learn的线性回归模型，针对8类常见牙科操作（如根管治疗、拔牙等）分别训练专用预测模型；其次整合Google SerpApi服务实现实时网络数据抓取，通过正则表达式提取网页中的治疗时长参考值；最后引入临床安全机制，设置不同专科医师的时长调整系数（如牙髓专科医师操作时间减少40%）。样本来自伊拉克苏莱曼尼大学牙科学院附属医院及私立诊所的2750例病例，其中2500例用于训练，250例用于验证。

模型性能验证

Spearman相关性分析显示预测值与实际值高度吻合（r=0.96, p<0.001），R²达0.97证明模型可解释97%的时长变异。值得注意的是，医师年资对预测准确性影响显著（F=86, p<0.001），而患者年龄、性别则无统计学影响。

临床适用性验证

如图4所示，模型对不同职称医师（专科医师/全科医师/实习生）的操作时长预测均保持高度一致性。特别设计的"最低安全时长"机制（如根管治疗不少于30分钟）有效避免了生物学不合理预测。

这项研究开创性地证明了混合AI模型在医疗流程优化中的价值：其预测精度超越传统方法（MAE仅2.64分钟），且通过模块化设计实现了跨机构通用性。研究者特别指出，Python语言的高效性（单次预测耗时<15ms）和Google SerpApi的应急补充功能，使该系统尤其适合电子病历尚未普及的地区。未来若结合电子健康记录（EHR）系统，该模型可进一步拓展至预约管理、资源调配等应用场景，为医疗数字化转型提供新范式。