综述：牙医学中的生成式人工智能：当前方法与未来挑战的叙述性回顾

本综述系统阐述了生成式人工智能（GenAI）在牙医学教育、临床实践及科研中的前沿应用与挑战。文章详细介绍了GenAI的多模态生成能力（如文本、图像、分子结构生成），并探讨其在个性化教学、疾病诊断（如龋齿检测）、治疗规划（如3D面部重建）及药物发现（如蛋白质结构预测AlphaFold?）中的突破性价值，同时强调需应对伦理隐私、技术依赖性与模型幻觉（Hallucination）等关键问题。

　　

人工智能与生成式人工智能概述

人工智能（AI）是计算机科学的分支，旨在模拟人类认知功能（如学习、推理和问题解决）。生成式人工智能（GenAI）作为AI的重要分支，专注于生成非结构化数据（如文本、图像、音频），而非传统判别式AI的分类或回归任务。GenAI的核心技术包括生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion）和变换器（Transformer）架构，这些技术通过深度学习（DL）实现复杂数据的生成与模拟。

生成式人工智能的多模态能力

GenAI具备多模态生成能力：

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  文本生成：基于自回归变换器架构（如GPT系列），通过预测下一个词序列生成连贯文本，具备上下文学习、指令遵循和分步推理等涌现能力。

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  图像生成：扩散模型（如DALL·E）通过逐步去噪过程，将文本描述转化为高精度图像；GANs则擅长生成逼真的医学影像（如牙齿发育预测）。

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  分子图生成：通过结合自然语言描述与分子图结构，GenAI可设计新型生物分子（如药物候选化合物），加速口腔疾病治疗研究。

牙科教育中的GenAI应用

GenAI正重塑牙科教育模式：

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  个性化评估：根据学生水平动态生成试题（如基于布鲁姆分类法的问答题），并提供实时反馈。

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  临床技能训练：通过虚拟患者模拟器，学生可练习沟通技巧与诊断推理（如龋齿识别、根管治疗规划）。

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  三维解剖学习：生成定制化3D牙齿模型，辅助空间形态学教学。

  研究显示，这些工具显著提升了学习效率与临床决策能力。

临床实践中的GenAI赋能

GenAI在牙科临床中发挥多重作用：

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  诊断与治疗规划：

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    利用GANs预测儿童牙齿发育阶段（基于全景射线照片）。

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    通过深度学习重建面部3D结构（适用于创伤或先天性畸形修复）。

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    设计单颗磨牙修复体（如基于StyleGAN-2的咬合面重建）。

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  临床沟通增强：

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    生成术后指导（如ChatGPT提供骨折护理指令），提升患者依从性。

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    创建多语言视觉辅助工具，消除语言障碍患者的沟通壁垒。

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    支持团队协作（如整合CT影像与患者数据优化治疗流程）。

牙科研究的GenAI驱动

GenAI加速口腔医学研究进程：

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  科学写作：辅助文献综述、摘要撰写及论文语言优化（需警惕虚假文献引用风险）。

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  药物发现：扩散模型（如RFDiffusion）生成新型蛋白质结构，靶向口腔病原体（如抑制Streptococcus mutans酶活性）。

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  合成数据生成：创建虚拟患者数据集，弥补真实病例稀缺性，支持罕见病研究。

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  影像优化：提升MRI/CT分辨率，减少诊断时间与辐射暴露。

挑战与未来方向

GenAI在牙科领域的整合面临核心挑战：

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  伦理与隐私：患者数据匿名化与模型透明度需严格规范。

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  技术依赖性：过度依赖AI可能导致临床判断力退化。

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  模型幻觉：生成错误但看似合理的内容（如虚构治疗方案），需人工审核机制。

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  跨学科协作：需建立牙医、算法工程师与伦理专家的协同框架。

  未来需聚焦模型验证、标准化指南制定及AI素养教育，以实现GenAI在牙科的安全落地。

结论

GenAI有望彻底变革牙医学的教育、临床与科研范式，但其成功依赖于跨学科合作、伦理保障及持续技术创新。通过平衡技术潜力与风险管控，GenAI将推动精准牙科与个性化医疗的新时代。