一项关于人工智能在牙髓显微外科手术环钻路径规划中应用的体外研究：数字化导板设计的关键步骤

《Clinical Oral Investigations》：An In vitro study on the application of artificial intelligence in trephination pathway planning for endodontic microsurgery: a key step in digital guide design

　　摘要目的本研究旨在开发一种人工智能（AI）方法，利用视觉语言模型（VLMs）来确定根尖切除术的部位，并规划环钻术参数——包括路径和深度——用于数字导板辅助的牙髓显微外科手术。此外，本研究还评估了将该方法应用于外科导板模板设计的可行性，从而为未来自动化、智能化导板系统的开发提供参考。材料与方法采用基于VLMs的AI技术辅助设计无袖带导板系统，通过确定根尖切除术的精确部位并规划环钻路径和深度。每组纳入12颗牙（共24颗）。由一名经验丰富的临床医生进行模拟手术，对导板类型保持盲态。本研究通过两部分实验评估了用于牙髓显微外科手术的AI辅助系统。首先，比较AI方法与手动方法在虚拟规划中的准确性和效率。其次，使用由两种规划方案生成的无袖带导板在模型上进行导板引导手术。数据采用独立样本t检验进行分析，比较手动设计导板与AI设计导板。结果基于AI的方法在虚拟规划中展现出更高的准确性和效率。AI组与理想切除长度（3 mm）的平均绝对偏差为0.031 ± 0.030 mm，显著小于手动组的0.341 ± 0.234 mm（p < 0.001）。同样，AI组与理想切除角度（90°）的平均绝对偏差为4.06 ± 2.27°，而手动组为9.95 ± 4.24°（p < 0.001）。AI组的平均规划时间也显著缩短（98.48 ± 33.91 s），相较于手动组（157.8 ± 22.45 s，p < 0.001）。这些准确性优势在体外模型中得到证实：使用AI设计导板进行的切除在长度上的平均绝对偏差为0.193 ± 0.090 mm，角度为5.94 ± 2.93°，而手动导板分别为0.473 ± 0.178 mm和11.01 ± 3.45°（均p < 0.001）。结论与手动设计相比，将AI辅助技术纳入牙髓显微外科导板的设计可显著提高准确性和效率。临床相关性本研究解决了牙髓显微外科手术导板设计中的关键挑战。通过整合AI，降低了技术门槛并缩短了术前工作流程，使未接受大量数字化培训的临床医生也能高效地制作高质量导板。这促进了靶向牙髓显微外科手术的更广泛采用，并支持天然牙的保留。