SPJ｜BMEF：AI赋能颌面手术：基于人口平等的多指标量化策略引领精准医疗新纪元

中山大学附属口腔医院的研究团队在Science合作期刊BMEF上发表了一篇关于利用人工智能（AI）进行颌面手术多指标量化的研究。该研究旨在解决传统手动测量方法在量化复杂颌面特征时的不足，提出了一种基于深度学习的自动化算法。研究团队开发了一种深度学习模型，通过卷积神经网络（CNN）和多个共享参数的回归头，从锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中自动量化上颌骨基底骨特征。该模型在提高泛化能力的同时，显著减少了测量误差，并在性别、年龄和牙齿位置等多样性因素上表现出色。研究结果表明，该模型在初级和高级临床医生之间均表现出良好的一致性，显著提高了测量效率，为口腔种植、正畸和颌面外科等领域提供了新的诊断和治疗工具。