人工智能在牙科修复领域中的应用——以牙冠设计为例：一项荟萃分析

《BMC Oral Health》：The application of artificial intelligence in the field of dental restoration for designing dental crowns: a meta-analysis

　　

摘要

背景

这项荟萃分析旨在研究由人工智能（AI）设计的牙冠与通过传统计算机辅助设计（CAD）过程设计的牙冠之间的差异，为AI在牙冠修复领域的临床应用提供参考。

方法

在PubMed、Web of Science、CENTRAL、EMBASE、WFPD、VIP和CNKI中进行了搜索，以收集关于AI设计的牙冠和传统CAD设计的牙冠的体外研究。提取数据后，使用体外研究质量评估工具（QUIN Tool）评估了偏倚风险，然后进行了荟萃分析，以明确AI设计的牙冠与传统CAD设计的牙冠之间的差异。搜索时间范围从各数据库建立之日起至2026年1月。两名研究人员独立筛选了文章，提取了基本信息并评估了偏倚风险。使用Cochrane Q和I2统计量评估了研究间的异质性。

结果

最终共纳入了12篇文章。荟萃分析显示，AI组的设计时间比传统CAD组短（平均差异为-289.03；95%置信区间为-450.18至-127.88；P=0.0004），且AI组的咬合精度优于传统CAD组（平均差异为-67.39；95%置信区间为-132.36至-2.42；P=0.04）；然而，在咬合形态差异方面没有观察到显著差异（平均差异为-0.02；95%置信区间为-0.06至0.02；P=0.34），并且AI组的牙尖角度小于传统CAD组（平均差异为3.31；95%置信区间为1.12至5.50；P=0.003）。

结论

与传统CAD相比，AI显著缩短了设计时间，同时产生了相似的咬合形态结果，并在咬合精度方面表现出更高的稳定性。然而，与传统的CAD方法相比，AI设计的牙尖角度仍需进一步优化。总体而言，AI设计作为牙冠设计的辅助工具具有潜力，但需要进一步优化算法并进行高质量的临床试验来确认其长期的临床性能。