试读
在中国，随着AI技术的不断发展，牙科领域也逐渐迎来了变革。香港大学牙医学院启动的“AI牙科检查服务进社区计划”，标志着AI在牙科检查中的初步应用。与此同时，国家药监局出台新规，鼓励AI参与质量控制，这一系列政策的出台，无疑为牙科AI的推广奠定了基础。
然而，尽管技术探索的步伐加快，AI在牙周分级上的应用仍面临许多挑战。这一核心方向不仅涉及图像识别和病程判断，还与慢病管理密切相关。以往的研究多集中在骨缺损检测，而缺乏对完整“分期+分级”体系的系统建模与验证，这使得AI在诊断环节的实用性受到制约。
2025年，南方医科大学与空军军医大学联合发布的系统评估研究，将全球首个AI牙周分级能力的综述研究带入视野。这一研究不仅填补了领域内的空白，更为探索AI在临床诊断的适用性提供了重要依据。研究围绕AI模型在不同影像模式下的表现，构建了涵盖样本量、模型架构、分类标准等在内的比较维度分析框架。
展开剩余58%随着研究的深入，中国的研究团队在AI牙周分级领域逐渐崭露头角。参与的28篇研究中，中国团队贡献了多项研究成果，体现出国内在这一领域的研究实力。以“Deetal-Perio”和“UNet+YOLOv4”为代表的模型，展现了在全景片与根尖片图像上的高准确率与稳定性。这一成果不仅提升了中重度牙周炎的识别能力，也为后续的临床应用奠定了基础。
在此背景下，AI技术的引入正逐渐打破传统牙周病诊断中的主观性与不确定性。以往依赖于医生的经验判断和传统X线影像的诊断模式，常常导致临床决策的一致性缺失。AI模型的应用，有望在一定程度上提升影像判读的速度与准确性，进而优化牙周病的诊断流程。
尽管如此，AI在牙周分级的应用仍处于探索阶段，未来的发展方向依赖于技术的进一步成熟与规范化。当前，AI模型的泛化能力与可解释性仍是亟待解决的关键问题，这将直接影响其临床应用的广度与深度。
在这一过程中，数据的标准化与模型的互操作性也不可忽视。只有通过建立统一的标签体系与大型影像数据库，才能够提升AI模型的泛化鲁棒性，从而推动其在多中心验证与临床试点中的有效应用。
未来，随着AI技术的不断进步，牙周分级的智能化进程将为口腔医学带来新的机遇与挑战。如何在保障准确性的同时，提升模型的可解释性，将是推动AI牙周分级走向临床的重要课题。
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