随着信息科技的不断发展，人工智能相关技术已广泛应用于多个领域，尤其在医学中的应用潜力巨大，在疾病诊断、辅助治疗和预测预后等方面均有报道

。人工智能在口腔疾病医学影像诊断中的应用尚处于研究阶段，前期研究主要集中于检测分类、诊断、图像分割、识别与标记等

。本文就当前人工智能在口腔疾病诊断中的应用作一综述。

1 人工智能在口腔疾病影像诊断中的应用

1.1 人工智能在牙体疾病影像诊断中的应用

1.1.1 龋病 人工智能在龋病诊断中的研究主要集中于应用卷积神经网（convolutional neural network，CNN）诊断邻面龋，以经验丰富的口腔医生判断结果或体外切片后显微镜下观察结果为金标准。Cantu 等

选取了3 686 张含有不同程度邻面龋的咬合翼片，对CNN 进行训练、验证和测试，并将4 名口腔专家的诊断结果作为参考标准。实验结果表明，CNN 诊断邻面龋的准确性、敏感性、特异性分别为0.80、0.75、0.83，而临床口腔医生对咬合翼片中邻面龋诊断的准确性、敏感性、特异性分别为0.71、0.36、0.91，说明在咬合翼片中，CNN 对邻面龋诊断更敏感。此外，Devito 等

研究结果同样表明CNN 可以提高对于邻面龋诊断的准确性。

2.1 4组患者治疗前后肺部感染及留置胃管情况比较 治疗4周后，3个观察组肺部感染及留置胃管率较治疗前及对照组治疗后显著下降(均P<0.05)；3个观察组之间肺部感染及留置胃管率比较差异无统计学意义。见表2。

然而，林秀娇等

研究表明人工智能与口腔医生的诊断结果并没有明显差异。在这项研究中，实验人员将160 颗离体牙的根尖X 线片分别作为计算机辅助龋病诊断系统的训练集和测试集，其组织学检查结果作为龋坏诊断的金标准。……