科技日报记者 于紫月
“口腔医学标准化程度高、全流程数据闭环清晰，是人工智能落地临床、打通产学研转化的优质赛道。”7月2日，促进医学人工智能应用研讨会暨清华大学口腔医学人工智能智领前沿学术会议在京举行。
俗话说，“牙疼不是病，但疼起来要人命”。而在现实中，口腔就医的痛点远不止“疼”这么简单：孩子正畸所用的牙套往往需要一周或更长制作时间，效果还不一定理想；做一颗烤瓷牙冠，从取模到厂家制作再到戴牙，往往要等一个月；换个医院就诊，得重新拍牙片、再受一次辐射……
除此之外，当前口腔治疗还面临诸多深层次的共性问题。中国工程院院士、中国医学科学院学部委员张志愿指出，中国60岁以上老年人超过3亿，据第四次全国口腔健康流行病学调查，65—74岁老年人缺牙率高达80%以上，人均缺失牙齿超过7颗，口腔医疗需求巨大。但医疗供给不足、优质医疗资源分布不均、诊疗效率低、数据孤岛现象严重等矛盾日益突出，亟须以技术创新破解困局。
当AI遇上口腔医学，会带来怎样的颠覆性变革？张志愿将其概括为“更早发现、更准诊断、更优治疗、更广覆盖和更好管理”。他讲述了一个典型案例——“地包天”等牙齿畸形问题究竟是先做关节盘复位还是先矫正，以往医生各执一词，争论不休。而AI引入后，大数据会给出循证答案，明确哪些人需要先复位关节盘、哪些人可以直接矫正。
AI正在从实验室走向诊室。清华大学北京清华长庚医院口腔医学中心学科带头人周彦恒告诉记者，在该口腔医学中心，AI赋能下的口腔诊疗正在发生肉眼可见的变化：正畸时AI可全自动排牙，“一键扫描、一键出结果”，患者“所想即所得”；椅旁快速修复成为现实，烤瓷牙冠即时定制打印，患者再也不用苦等厂家制作；所有诊疗数据导入云端数据库，跨院就诊时实时调用，省时省力。
不过，当前AI模型多、平台少，论文多、转化少，试点多、推广少的“三多三少”困境较为突出。张志愿也提醒，AI带来的数据安全、隐私保护、算法公平性等问题不容忽视。
应对挑战，科技日报社原社长张景安建议，应不遗余力地自主攻关AI技术底座，补齐短板，构建自主可控的技术体系；打通研发创新链条，构建产学研用生态；坚持开放合作，实现全球科学资源的深度交叉与融合。多位专家强调，要完善评价体系和政策法规，让医生敢用、医院会用、患者信任、基层受益。
未来，AI对口腔医学的意义远不止于“赋能”与“辅助”。中国工程院院士、空军军医大学口腔医学院教授赵铱民认为：像人一样“聪明”的实体机器人将是AI的主要突破方向，医用智能机器人将朝着人机融合、高自主性的方向发展。届时，AI不再只是医生的工具，而是与医生深度协同的“智能伙伴”。与会多位专家也提到，未来AI将超越“工具”属性，与口腔医学实现高度融合。
（科技日报记者 于紫月 摄）
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