每日时讯!聚焦群众看牙需求，口腔多模态AI推进诊疗流程智能协同研究

2026-01-11 09:44:28来源：财经报道网

在健康中国战略深入推进、医疗科技与临床需求深度融合的背景下,口腔医学正加速迈向“智能协同、精准高效”的新阶段。武汉大学人工智能学院与武汉大学口腔医院联合组建跨学科研究团队,聚焦临床核心痛点,在口腔多模态AI大模型研发领域持续攻关,重点突破牙片疾病诊断、个性化手术方案生成、智能问诊交互等关键技术,探索口腔诊疗流程中信息融合与智能协同的技术路径。

【资料图】

一、多模态融合突破诊断瓶颈强化罕见病识别能力

口腔疾病诊断需整合口腔全景片(OPG)、锥形束CT(CBCT)、根尖周片(PA)等多种影像,以及症状描述、检验指标(如凝血功能、血糖指标、炎症因子水平等)多源信息进行综合研判。传统AI工具多局限于单一影像或单一疾病的识别,存在“功能碎片化”局限,难以实现多模态数据协同决策,诊断一致性与稳定性在复杂或罕见病例中更具挑战。

针对这一难题,团队以临床需求为导向,以联邦学习为隐私保护支撑,构建了覆盖多类型牙片影像、临床文本与检验数据的专科化多模态数据集。该数据集不仅整合了常见牙科疾病的完整诊疗信息,还通过联合全国多家三甲医院,构建了各类罕见牙科疾病的典型与非典型数据集,为模型训练提供了更充分的样本支撑。在此基础上,团队研发的口腔多模态AI模型,创新性提出“多尺度跨模态长短残差融合架构”——以对齐增强型交互融合模块为主分支,通过模态内自监督预训练与模态间差异动态计算双重机制,先提取牙片影像的局部解剖特征、临床文本的语义关联特征及检验数据的数值分布特征,再通过渐进式层级融合策略实现三类特征的深度绑定,避免传统单一模态特征提取的信息割裂问题;辅以罕见病少样本特征蒸馏分支,嵌入基于元学习的长短残差特征提取块,将高年资医生标注的罕见病关键特征(如特殊牙体缺损形态、罕见黏膜病变纹理)转化为模型可迁移的结构化知识,同时引入噪声鲁棒学习机制过滤标注误差,解决罕见病样本稀缺导致的特征学习不充分难题。

模型结合循证医学逻辑进行多维度推演,能够自动识别不同类型牙片中的细微病变信号,通过注意力机制精准聚焦罕见病关键特征,区分易混淆的罕见病与常见疾病,生成包含诊断依据、鉴别要点的结构化分析报告,有助于降低主观经验对诊断结果的影响。研究面向提升诊断信息的一致性与可追溯性,提供结构化依据与鉴别要点提示,并为基层场景的辅助应用探索提供参考。

二、循证导向优化手术方案生成提升个性化诊疗水平

复杂牙科手术(如种植、正畸、正颌等)的方案制定,需充分考量患者牙颌解剖结构、疾病类型、全身健康状况及检验数据等多重因素,传统方案制定多依赖医生个人经验,标准化程度不足,个性化适配性与安全性难以兼顾。

团队立足“个体适配+循证支撑”的核心思路,将多模态AI大模型与权威临床指南、专家经验深度融合,构建了循证诊疗知识图谱驱动的手术方案生成体系。该体系通过图神经网络优化知识图谱推理,结合三维解剖结构语义分割模型自动提取患者各类牙片影像中的牙颌解剖特征,整合病历中的全身健康信息与检验数据,动态匹配知识图谱中的诊疗规范,生成可供医师审阅的方案要点与选项建议,并给出与个体情况相关的注意事项提示。

方案明确手术核心流程、关键操作要点,并探索基于反馈的策略优化机制/方案选项迭代筛选机制,针对患者特殊健康状况提示潜在风险与应对策略,并提供多元化的优化方向供医生参考。这种“技术赋能+专家决策”的模式,既打破了传统方案制定对个人经验的依赖,又为医生保留了灵活调整的空间,为医师提供可审阅的流程要点、风险提示与可调整的选项参考,支持临床决策过程的规范化表达与协作讨论。

三、语义理解升级智能问诊交互搭建医患沟通桥梁

医患沟通中,患者主诉常存在表述模糊、信息零散等问题,传统智能问诊工具多依赖关键词匹配,难以精准捕捉核心诉求,也无法与诊断、手术方案生成环节及检验数据有效联动,影响诊疗效率与患者体验。

团队研发的智能问诊系统,依托多模态AI大模型的预训练语言模型微调优化语义意图解析引擎,突破了传统问诊的“机械问答”局限。系统通过LLM增强的实体关系抽取技术精准解读患者的复杂表述,从零散主诉中提取关键症状、病史等信息,同时结合初步的影像诊断结果与检验数据,通过上下文感知动态问诊路径规划算法调整提问方向,主动补充收集诊疗所需的关键信息,形成“问诊-诊断-反馈”的闭环交互机制。

此外,系统还能通过专业信息通俗转化模块与自然语言生成技术,将复杂的诊断结论、手术方案及检验数据解读转化为通俗易懂的语言,辅助医生向患者清晰解释病情与治疗思路,减少专业信息传递的“壁垒”,提升医患沟通的效率与质量。这种兼具专业性与实用性的智能问诊模式,不仅为临床诊疗收集了精准的基础信息,更搭建了医患之间的有效沟通桥梁,助力构建和谐医患关系。

四、跨学科协同构建技术体系彰显创新融合价值

武汉大学跨学科团队的系列研究,始终坚持“临床问题牵引技术创新、技术突破反哺临床实践”的闭环理念,通过人工智能、口腔医学、计算机科学、医学检验等多学科的深度协作,融合联邦学习与迁移学习技术,构建起覆盖“疾病诊断-手术规划-问诊交互”的全链条口腔AI技术体系。其中,联邦学习用于增强多中心协作中的隐私保护能力,迁移学习则提升了模型在不同医疗机构、不同设备场景下的泛化能力。

研究过程中,团队既注重前沿算法的创新应用,又强调临床实际需求的精准对接,让技术研发始终扎根临床一线。这种跨学科融合的研究模式,在数据治理、多模态建模与交互输出等方面形成了体系化技术路线,更为“AI+医疗”的创新发展提供了可借鉴的实践路径,充分彰显了“新工科+新医科”交叉融合的创新价值。

未来,团队将持续优化多模态AI大模型在儿童口腔、老年口腔等细分领域的适配性,进一步探索可解释AI在诊疗决策中的应用,提升模型在复杂病例与罕见病诊疗中的泛化能力与临床信任度。随着技术的持续深化与完善,这些创新成果将不断推动口腔诊所/医院及基层医疗机构的诊疗服务向更精准、更高效、更均等的方向发展,为健康中国建设注入坚实的科技动能。

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