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人工智能在口腔美学中的应用与未来

【摘要】人工智能（AI）在口腔美学领域通过深度学习等技术提升了牙齿修复

设计、微笑动态分析及个性化治疗的精确性和效率，为患者提供更精准且高效的

美学治疗方案。然而，AI的应用仍面临技术瓶颈、伦理争议以及数据多样性不

足等问题。未来，通过高质量数据的引入、实时学习技术的优化以及多学科融合

的推进，AI有望进一步推动口腔美学的智能化与人性化发展，为患者和临床实

践带来深远而积极的影响。本文结合近年研究成果，深入探讨AI技术在口腔美

学中的核心应用与技术突破，并分析其面临的挑战及未来发展趋势。

【关键词】牙科，美学；人工智能；深度学习；个性化治疗

近年，口腔美学成为口腔医学领域备受关注的研究热点，而人工智能（art

ificialintelligence，AI）的迅猛发展，为这一领域注入新的活力。AI技术

凭借其强大的计算能力与深度学习算法，不仅可提高临床诊断的效率［1-2］，

还可使治疗方案变得更加个性化［3-4］。然而，口腔美学领域AI技术的应用

也引发诸如数据隐私、算法偏差及AI决策透明度等问题的讨论［5］。如何平衡

技术的便利与患者权益，已成为行业无法回避的话题。现结合近年研究成果，深

入探讨AI技术在口腔美学中的核心应用与技术突破，并分析其面临的挑战及未

来发展趋势。

一、AI在口腔美学领域的主要应用

1.深度学习与牙齿形态设计：近年，深度学习在牙齿形态设计领域中的表现

令人瞩目。相比传统计算机辅助设计与辅助制作技术，基于深度学习的AI模型

展现更高的效率和精度，其不仅可减少人工操作中的误差，还能生成更符合患者

需求的个性化修复体。深度学习模型依托卷积神经网络（convolutionalneura

lnetwork，CNN）和生成对抗网络（generativeadversarialnetworks，GAN），

能从数据库中提取牙齿的形态和功能特征［6-8］，从而生成逼真的牙齿模型。

例如，近年基于深度学习的AI模型在牙齿的自动分割和识别方面取得突破性进

展。通过CNN，AI模型能自动分割牙齿的各个结构，包括牙冠和牙根，并能分辨

牙齿之间的排列与邻接关系［9］。这一技术可显著提高牙齿形态设计的效率和

精度。

在牙齿形态生成方面，GAN已被广泛应用于逼真牙齿模型的生成。Tian等［7］

提出一种两阶段GAN用于高精度牙冠修复，第一阶段重建牙冠的整体几何形状，

第二阶段改进牙冠细节，尤其是面的凹槽、边缘和纹理，以满足功能性需求，这

种GAN在短时间内即可生成符合解剖学要求的修复体形态，该方法在形态精准性

和临床效率上均优于传统牙冠设计技术。Çakmak等［6］指出，结合数字架的深

度学习技术能精准模拟牙齿的动态功能，并优化咬合关系，经过人工调整，深度

学习模型设计的修复体能实现良好的前导功能。此外，三维-深度卷积生成对抗

网络（3Ddeepconvolutionalgenerativeadversarialnetworks，3D-DCGA

N）设计的牙冠咬合接触点数量和接触面积与天然牙非常相似，有限元分析结果

显示，3D-DCGAN设计牙冠的应力分布与天然牙应力分布具有良好的一致性［10］。

目前，使用深度学习模型进行修复体的初步设计已能显著减少临床整体工作量，

这种“AI+人工”的协作方式使得基于深度学习的牙齿形态设计在临床实践中具

有更好的适应性和准确性，尤其在个性化治疗方面，能更好地满足患者对美学和

功能的双重需求［11-12］。除牙冠形态设计，牙颈部的形态设计在种植修复领

域也至关重要。良好的牙颈部形态有助于塑造自然的穿龈轮廓，从而显著提升修

复后美学效果。建立不同天然牙颈部的形态学数据库，可为临床修复设计提供重

要的参考依据［13］。传统的牙齿形态学数据库依赖人工测量，效率较低且数据

指标有限。未来，随着AI技术的引入，天然牙形态数据库的建设将大幅加速，

为更精确、更个性化的牙齿形态设计开辟新的可能。

尽管深度学习技术在生成单牙修复体形态时表现优越，但其在多牙修复和复

杂咬合关系中的应用仍存在一定局限。现有模型大多专注于单牙修复，虽然部分

模型能利用相邻牙齿的数据进行重建，但整体牙弓修复和对颌牙齿的咬合关系通

常未被纳入训练范围。因此，面对多牙缺失或复杂咬合关系时，AI模型的表现

常不够理想。例如，在后牙修复或多牙缺失的复杂病例中，牙齿之间的咬合接触

关系至关重要。然而，当前AI模型在准确模拟动态咬合接触方面仍存在局限性。

虽然动态跟踪