人工智能在口腔種植中的應(yīng)用*

王俊成 時(shí) 權(quán) 劉洪臣

人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是研究和開發(fā)模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的出現(xiàn)無疑是21世紀(jì)最引人注目的科學(xué)技術(shù)之一。自從1955年John McCarthy首次提出“人工智能”的概念以來，隨著理論和技術(shù)日趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。人工智能與醫(yī)學(xué)相結(jié)合深刻影響著現(xiàn)在醫(yī)學(xué)發(fā)展的方向及模式。目前，人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在利用人機(jī)接口技術(shù)、導(dǎo)航與定位技術(shù)、視覺模擬技術(shù)、智能控制、多傳感器信息技術(shù)在疾病的智能診療、醫(yī)學(xué)影像資料的處理與分析、機(jī)器人輔助外科手術(shù)、藥物的智能研發(fā)以及智能健康管理等各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮作用[1]。

人工智能的發(fā)展也為口腔醫(yī)學(xué)的發(fā)展注入了新的活力，推動(dòng)了現(xiàn)代口腔醫(yī)學(xué)的發(fā)展。人工智能的應(yīng)用，加速了口腔醫(yī)學(xué)由傳統(tǒng)學(xué)科向現(xiàn)代化學(xué)科轉(zhuǎn)變的進(jìn)程，使得口腔疾病的診斷以及治療過程向更加精確、快速和安全的方向發(fā)展。目前人工智能技術(shù)在口腔頜面腫瘤診斷、放療區(qū)域精準(zhǔn)勾勒、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)、齲病牙髓病及牙周病診療方面等都取得了相當(dāng)可觀的進(jìn)步。國內(nèi)劉洪臣教授率先提出“人工智能口腔醫(yī)學(xué)”的概念[2]，指出人工智能的迅速發(fā)展對(duì)口腔醫(yī)學(xué)的發(fā)展意義重大。未來，人工智能會(huì)在包括口腔疾病的防治、篩查、診斷，術(shù)后康復(fù)、隨訪以及預(yù)后評(píng)估等口腔醫(yī)療全程以及口腔醫(yī)學(xué)研究中發(fā)揮巨大作用并對(duì)口腔醫(yī)學(xué)的變革產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[3]。

口腔種植學(xué)作為一門新興學(xué)科，不用損傷鄰牙便可為患者提供與天然牙在固位、形態(tài)、功能及美觀方面相似的修復(fù)效果，且長期穩(wěn)定性好，改變了傳統(tǒng)的缺牙修復(fù)模式，已成為牙缺失修復(fù)的首選方式[4]。但病例的多樣性、手術(shù)技術(shù)的敏感性、預(yù)后的復(fù)雜性都對(duì)從事種植專業(yè)的醫(yī)生提出了更高的要求。作為人類智能的擴(kuò)展和延伸，人工智能可以模仿人類通過深度學(xué)習(xí)從海量資料中分析數(shù)據(jù)以及模仿人類技能解決實(shí)際問題。這些先進(jìn)的特性無疑能夠?yàn)榭谇环N植學(xué)的發(fā)展注入新的活力。目前，人工智能在口腔種植中應(yīng)用主要體現(xiàn)在術(shù)前術(shù)后各種影像資料分析、術(shù)中輔助外科機(jī)器人的使用、術(shù)后修復(fù)體的設(shè)計(jì)制作、預(yù)后評(píng)價(jià)以及種植相關(guān)基礎(chǔ)研究等方面。

1.人工智能在口腔種植影像資料分析中的應(yīng)用

對(duì)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)，因此利用人工智能技術(shù)在術(shù)前對(duì)患者的病例資料進(jìn)行分析、診斷，提取數(shù)據(jù)中的重要臨床相關(guān)信息，進(jìn)而輔助臨床決策的制定，是目前人工智能在口腔種植方面的基礎(chǔ)應(yīng)用。

種植術(shù)前影像資料的分析是制定種植治療方案的前提，醫(yī)生需要通過影像資料的分析，對(duì)患者種植區(qū)域的重要解剖結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行掌握，如牙槽骨的骨質(zhì)骨量、上頜前牙區(qū)的切牙管、上頜后牙區(qū)的上頜竇結(jié)構(gòu)以及下頜神經(jīng)管等。利用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)影像資料進(jìn)行分析是目前人工智能在口腔種植學(xué)中的主要應(yīng)用之一。如Bayrakdar等[5]通過對(duì)種植術(shù)前75名患者的CBCT影像進(jìn)行分析，對(duì)比了人工測(cè)量與人工智能分析患者上下頜骨各項(xiàng)關(guān)鍵解剖信息的準(zhǔn)確性。他們發(fā)現(xiàn)，在牙槽骨高度分析中人工智能與手工測(cè)量二者沒有顯著差別，但是在牙槽骨厚度方面二者有顯著性差異，人工智能測(cè)量精度低于人工測(cè)量。另外，人工智能在探測(cè)下頜神經(jīng)管、上頜竇/鼻腭管以及缺牙區(qū)域的正確率分別為72.2%、66.4%和95.3%。他們認(rèn)為未來人工智能的發(fā)展應(yīng)用能夠?yàn)榕R床醫(yī)師的工作提供便利，并且能夠成為口腔種植技術(shù)發(fā)展的有力推動(dòng)。鑒于下頜神經(jīng)管在種植手術(shù)中的重要性，通過使用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)來精確定位下頜神經(jīng)管也是人工智能的研究熱點(diǎn)。Jaskari團(tuán)隊(duì)[6]和Kwak團(tuán)隊(duì)[7]都進(jìn)行了相關(guān)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研發(fā)，通過分析CBCT影像來自動(dòng)定位下頜神經(jīng)管位置，通過下頜神經(jīng)管的高精度定位來提高臨床治療計(jì)劃制定的效率、提高手術(shù)安全性。

除了對(duì)種植術(shù)前影像學(xué)的自動(dòng)分析來輔助臨床決策，人工智能還被用于其它種植相關(guān)影像資料的分析學(xué)習(xí)。例如通過影像資料對(duì)種植修復(fù)術(shù)后并發(fā)癥進(jìn)行評(píng)價(jià)，Lee等[8]評(píng)價(jià)了三種不同的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）在探查種植體折斷方面的信度和效度，指出其中的自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)CNNs在該方面具有最佳的精確性。另外，目前市場(chǎng)上種植體種類繁多，有些種植體形狀非常相似，對(duì)于曾接受過種植治療的患者需要明確曾經(jīng)所用種植體信息的時(shí)候，如何精準(zhǔn)辨別種植體的品牌和型號(hào)一直是臨床上困擾臨床醫(yī)師的一個(gè)難題。為了解決這一困擾，研究者們開始使用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)放射片上不同品牌的種植體影像信息，幫助臨床醫(yī)生自動(dòng)分辨未知種植體信息。例如，Takahashi等[9]通過使用目標(biāo)檢測(cè)算法Yolov3對(duì)數(shù)據(jù)庫內(nèi)1282張種植體影像資料的學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)3個(gè)廠家的6種種植系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)鑒別。Sukegawa等[10]使用5種深度學(xué)習(xí)CNNs模式通過對(duì)9767張曲面斷層片上12個(gè)種植體的品牌和治療階段進(jìn)行學(xué)習(xí)，來比較這5種深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效果，他們發(fā)現(xiàn)CNNs在辨別種植體品牌和治療階段方面有著高效性。并且，具有多任務(wù)功能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)精確性更高。Lee等[11]通過多中心研究，對(duì)比自動(dòng)化CNNs與依賴傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)在辨別種植系統(tǒng)方面的精確度，發(fā)現(xiàn)對(duì)于具有相似形狀的不同種植系統(tǒng)而言，自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)更加高效。

2.人工智能在種植外科操作中的應(yīng)用

口腔種植學(xué)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，具有較高的技術(shù)敏感性，通過外科手術(shù)將種植體成功植入牙槽骨理想的三維位置是種植牙成功的關(guān)鍵。臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)以及手術(shù)時(shí)手的穩(wěn)定程度，都會(huì)對(duì)種植的精度產(chǎn)生影響，客觀保證性較差。另一方面，口腔操作空間狹小、口腔內(nèi)軟硬組織還會(huì)對(duì)操作者視線產(chǎn)生阻擋，給手術(shù)的順利實(shí)施帶來極大阻礙。為了獲得一個(gè)良好的手術(shù)視野，操作者有時(shí)需要長時(shí)間保持一個(gè)姿勢(shì)，日積月累，醫(yī)生的健康也會(huì)受到很大影響。為了減少這些不利因素的影響，靜態(tài)導(dǎo)航引導(dǎo)和動(dòng)態(tài)導(dǎo)航技術(shù)被引入了手術(shù)中。這些技術(shù)的應(yīng)用雖然有助于手術(shù)精度的提高，但并不能完全將醫(yī)生從手術(shù)中解放出來。為了進(jìn)一步提高種植手術(shù)的自動(dòng)化程度、精確度以及手術(shù)的靈活性，減少臨床醫(yī)生勞動(dòng)強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)種植過程的“持續(xù)性精確”，研究者們開始將目光投向人工智能機(jī)器人技術(shù)。

隨著世界上第一臺(tái)機(jī)器人在1959年的問世和迅速發(fā)展，機(jī)器人在醫(yī)療領(lǐng)域也開始并得到了廣泛的應(yīng)用。2001年法國Ecole des Mines de Paris大學(xué)的Dutreuil和瑞典Ume?大學(xué)的Zoreda合作，研發(fā)了具有5自由度的機(jī)器人系統(tǒng)，用于制作口腔種植導(dǎo)板并以此為引導(dǎo)進(jìn)行種植體的植入，利用該系統(tǒng)，他們對(duì)一例上半頜牙列缺失的病例進(jìn)行了8枚種植體的植入[12]。2002年德國Heidelberg大學(xué)的Brief教授等[13]也研制出機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行種植牙手術(shù)鉆孔引導(dǎo)，能夠在術(shù)中快速引導(dǎo)牙醫(yī)在患者的頜骨上制備出指定角度和深度的種植窩洞。這些初步探索拉開了人工智能機(jī)器人在口腔種植領(lǐng)域研究的序幕。隨后，葡萄牙、韓國、美國等一些學(xué)者也紛紛投入到種植牙手術(shù)機(jī)器人的研究中并取得了一定成果[14-16]。2017年美國Neocis公司研發(fā)出的Yomi種植牙機(jī)器人系統(tǒng)獲得了美國食品和藥物管理局（FDA）的批準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了從研究到臨床的跨越，該系統(tǒng)能夠進(jìn)行術(shù)前手術(shù)設(shè)計(jì)和術(shù)中手術(shù)引導(dǎo)，從而協(xié)助口腔醫(yī)生進(jìn)行種植手術(shù)[17]。值得一提的是，我國在機(jī)器人種植牙手術(shù)方面的研究也取得了令人矚目的成就，2017年我國首次報(bào)導(dǎo)北京航空航天大學(xué)與空軍醫(yī)科大學(xué)附屬口腔醫(yī)院共同研發(fā)成功自主式種植牙手術(shù)機(jī)器人，并成功為一患者進(jìn)行了兩顆牙的即刻種植修復(fù)[18]。對(duì)于相對(duì)復(fù)雜的穿顴種植，國內(nèi)吳軼群教授率先使用六軸的機(jī)械臂完成穿顴種植手術(shù)，充分發(fā)揮了機(jī)器人種植精確性高的優(yōu)勢(shì)[19]。另外，為了解決機(jī)器人種牙需要額外標(biāo)記來進(jìn)行手術(shù)部位的定位問題。2019年北航與日本合作研發(fā)了一套口腔頜面外科手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)，用于種植牙牙槽骨制備窩洞時(shí)，在體外試驗(yàn)中軟件和硬件的精確性都達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，并且其顯著特點(diǎn)是使用天然牙作為標(biāo)記點(diǎn)，解決了使用額外的定位裝置來獲得頭部位置的問題[20]。國內(nèi)呂培軍課題組[21]從改變機(jī)械臂夾持種植手機(jī)和鉆針進(jìn)行種植窩洞制備的角度出發(fā)，提出將機(jī)器人與超短脈沖激光技術(shù)相結(jié)合，非接觸式自動(dòng)化制備種植窩洞的新思路，并進(jìn)行了初步研究探索。由此可見，人工智能機(jī)器人在口腔種植外科手術(shù)中的應(yīng)用研究正在飛速發(fā)展，而我國無疑走在了世界前列。

3.人工智能在修復(fù)體制作及種植預(yù)后評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

在種植術(shù)后修復(fù)方面，由于“以修復(fù)為導(dǎo)向”的理念已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識(shí)，在種植手術(shù)之前，修復(fù)體其實(shí)已經(jīng)被預(yù)先設(shè)計(jì)好，因此種植術(shù)后應(yīng)用人工智能進(jìn)行上部修復(fù)的研究目前相對(duì)較少。采用CADCAM等一系列數(shù)字化流程對(duì)修復(fù)體進(jìn)行設(shè)計(jì)制作目前已經(jīng)比較成熟，因此，這部分人工智能的著眼點(diǎn)是如何利用人工智能操控這些數(shù)字化軟件進(jìn)行修復(fù)體的精確制作，減少臨床醫(yī)師和技師的工作強(qiáng)度。德國Lerner等[22]對(duì)90個(gè)患者106個(gè)利用人工智能進(jìn)行加工的氧化鋯單冠進(jìn)行了3年的回顧性研究，發(fā)現(xiàn)這些利用人工智能技術(shù)制作的氧化鋯單冠在邊緣適合性、鄰接、咬合以及美觀方面都非常令人滿意，存留率和成功率分別達(dá)到了99.0%和91.3%。

人工智能還被運(yùn)用于種植相關(guān)研究方面。通過計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，聚焦于臨床效果與個(gè)體骨水平的關(guān)系，通過分析患者的資料、種植系統(tǒng)以及醫(yī)生的手術(shù)，目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）在預(yù)測(cè)種植牙成功率上能達(dá)到99.2%[23，24]。人工智能還被用來預(yù)測(cè)種植系統(tǒng)的機(jī)械性能，通過自主學(xué)習(xí)各種變量之間的關(guān)系，人工智能能夠像目前的數(shù)學(xué)模型一樣預(yù)測(cè)種植體-骨結(jié)合界面的應(yīng)力。但是，該研究只是對(duì)垂直加載進(jìn)行了模擬，并不能代表真正意義上的咀嚼循環(huán)[25]。Mahri等[26]研發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)提供文獻(xiàn)對(duì)已知的各種藥物對(duì)骨結(jié)合影響的評(píng)價(jià)信息，并且準(zhǔn)確性高達(dá)95%。

4.人工智能在口腔種植應(yīng)用的問題與展望

從目前人工智能的應(yīng)用情況來看，人工智能還只是能使用程序化的知識(shí)或從大量的數(shù)據(jù)背景中提取有用的信息，只能在某一個(gè)特定的環(huán)境中去執(zhí)行相對(duì)復(fù)雜的工作，只能從事“點(diǎn)”的工作，還不能像人腦那樣處理、關(guān)聯(lián)信息并進(jìn)行綜合分析，由“點(diǎn)”及“面”。尤其在種植的治療方案制定方面，目前的人工智能水平很難將患者的缺牙情況、局部解剖條件、全身健康狀況以及訴求等各個(gè)方面的信息綜合分析，制定出個(gè)性化的治療方案。因此，這種更高水平的理解任務(wù)，尤其是在模棱兩可的環(huán)境中，如何進(jìn)行信息的分析、作出準(zhǔn)確的判斷并執(zhí)行才是將來需要努力的方向。而且，人與人之間的互動(dòng)尤其是醫(yī)患之間的交流不可能簡(jiǎn)單歸納入計(jì)算機(jī)語言或程序中。人工智能應(yīng)該被理性的看成增強(qiáng)牙醫(yī)能力、減輕其臨床負(fù)擔(dān)、為患者提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)的一種輔助。

但是，不難想象，隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，人工智能將逐步深入到口腔種植牙治療的各個(gè)環(huán)節(jié)，從患者信息采集、治療方案的制訂實(shí)施直到患者治療完成后隨訪的全過程、甚至相關(guān)基礎(chǔ)科學(xué)研究等方面實(shí)現(xiàn)全程智能化，最終實(shí)現(xiàn)整體口腔醫(yī)學(xué)的人工智能化。