牙科人工智能：创新、挑战与临床转化

《Bioengineering》：Artificial Intelligence in Dentistry—From Technological Innovation to Clinical Translation

　　人工智能（AI）已迅速从一项以实验为主的技术，发展为数字牙科中日益重要的组成部分。当本期特刊《牙科人工智能：创新、应用与未来展望》启动时，我们的初衷是提供一个反映这一转型在口腔医疗各领域进展的平台。本期特刊收录的十一篇文章，既展示了当前AI应用的显著广度，也揭示了在临床常规应用之前仍需面对的挑战[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]。这些文章表明，基于AI的方法正日益与既有的牙科数据来源相结合。应用范围涵盖从二维放射影像的自动分析与分割，到三维锥形束计算机断层扫描及口内扫描数据集。机器学习方法已被探索用于自动牙科测量、正畸决策支持、牙周风险评估，以及远程牙科和数字化患者管理相关应用。这些研究共同表明，AI领域正从对AI潜力的普遍讨论，明显转向针对特定临床问题的任务导向型解决方案。本期特刊所反映的一个重要发展，是三维和多模态数据日益增长的重要性。牙科在这一转型中具备得天独厚的优势，因为当代临床工作流程已经产生了大量结构化数字信息，包括放射影像、CBCT体数据、口内扫描、照片，以及日益全面的电子患者数据。这些数据来源与先进计算方法的结合，不仅为自动诊断提供了机会，也为定量表型分析、预测、决策支持和个性化治疗规划创造了可能。与此同时，仅凭技术性能并不足以确立临床价值。多篇文章强调了随着牙科AI日趋成熟而变得愈发重要的若干问题：数据集质量与代表性、外部验证、可解释性、互操作性、隐私保护、伦理治理，以及与临床工作流程的整合。这些考量标志着该领域的重要转变。关键问题已不再仅仅是算法在受控条件下能否实现高准确率，而是它在不同人群、设备、机构和医疗环境中，能否保持可靠性、可解释性以及临床实用性。因此，牙科AI的下一阶段将需要技术开发与临床研究方法学的更紧密融合。更大规模且更多样化的数据集、多中心验证、透明报告和前瞻性评估将至关重要。同样重要的是临床医生、数据科学家、工程师及其他利益相关者之间的跨学科合作，以确保技术创新满足有意义的临床需求，而不是让技术本身成为目的。本期特刊的文章展示了实质性进展，同时也强调了AI的临床转化仍是一个不断演进的过程。AI既不应被视为临床专业知识的替代品，也不应仅通过算法性能来评估。其最大潜力在于增强人类决策能力，从日益复杂的数字数据集中提取具有临床意义的信息，并支持更高效、可重复且个性化的口腔医疗。我们衷心感谢所有作者、审稿人和编辑团队对本期特刊的贡献。我们希望本文集能够激发进一步的跨学科研究，并推动人工智能从技术创新负责任地转化为牙科领域有意义的临床价值。