骨骼与机器：人工智能与牙科种植学的变革

上个月，来自机械工程系和工业与系统工程系的助理教授李在成（音译）博士和周宇晓（音译）博士获得了德克萨斯农工大学数据科学研究所2024年人工智能、计算与数据科学种子计划的资助，用于开展名为“通过物理信息机器学习实现智能骨科手术规划”的项目。他们的研究旨在创建一种能够快速在锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像上评估骨刚性的人工智能模型，以便种植体植入——以及未来其他骨科手术——能够以最大的信心进行。通过将3D图像数据、临床信息和生物力学原理与先进的机器学习相结合，他们希望提供精确的3D逐点骨刚性和应变分布估计。

重要的是，我们需要问，为什么需要这种方法，它将取代哪些现有技术？目前，骨刚性主要在研究环境中通过生物力学测试、有限元分析（一种预测材料对力的响应的计算机模拟方法）或侵入性压痕技术来测量，这些方法都不适合常规临床使用。因此，改进的空间很大，正如牙科领域许多涉及诊断和规划的部分一样，人工智能正被寻求用于视觉数据的分析。

最近在接受《世界牙科论坛》采访时，李博士解释了人工智能对骨科手术和种植学的新兴重要性：“人工智能驱动的方法现在允许外科医生利用详细的3D成像数据进行精确的骨评估，从而实现高度定制化的手术计划、减少手术时间和改善患者预后。机器学习，特别是物理信息机器学习（PIML），将计算模型与生物力学原理相结合，快速推断骨的特性，使外科医生能够做出更准确、基于数据的决策。”

他进一步阐述了他和周博士的研究项目的目标：“我们的研究旨在通过创新的PIML开发一种精确、高效且个性化的牙科手术规划方法。具体而言，我们专注于从CBCT图像和患者特定的临床数据中准确预测骨组织的刚性和力学行为。通过将这些生物力学见解与临床患者因素通过机器学习框架相结合，我们希望实现对骨对手术干预反应的个性化预测。最终，这将导致更明智的手术决策、降低种植体失败的风险和改善患者预后。”

与其他被人工智能改变的牙科领域一样，这些计算系统的价值基于三个同时进步：消除人为错误、提供即时且精确的分析，并以较低的操作成本实现这些改进的结果。这似乎是牙科不可阻挡的进步之路。

这种方法的另一个重要好处是护理的个性化程度不断提高。随着基于人工智能的技术为每个人骨成分和特性提供越来越高的准确性，牙科种植治疗和结果也将越来越精细。李博士强调了这些好处：“这一领域的未来，特别是对于牙科，将通过将人工智能驱动的方法与临床实践相结合，实现更高程度的个性化和精准医疗。机器学习模型的进步将使预测患者特定结果的准确性达到前所未有的水平。在牙科领域，我们预见将向完全个性化的护理转变，其中计算模型指导每一个手术决策——从种植体的选择和定位到术后护理。此外，随着计算能力的增强，这种个性化的分析将成为常规临床实践，显著提高种植体的成功率、患者满意度和整体牙科护理质量。”

因此，人工智能继续以压倒性积极的方式改变牙科实践。尽管有些人可能难以接受人类评估在分析领域部分被取代，但像这样的用例，以及许多其他类似的案例，无可辩驳地证明了这些强大的计算模型在谨慎使用时能够增强患者护理。

原文：https://www.dental-tribune.com/news/bones-and-machines-ai-and-the-transformation-of-dental-implantology/

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