陳根：人工智能影像診斷，正向齒科拓寬_風聞

文/陳根

儘管目前人工智能醫療應用尚在起步階段，但人工智能醫療的潛力卻是不可忽視的。**其中，**影像識別作為輔助診斷的一個細分領域，將人工智能技術應用於醫學影像診斷中，是在醫療領域中人工智能應用最為廣泛的場景。

而人工智能在醫學影像得以率先爆發與落地應用，主要是由於影像數據的相對易獲取性和易處理性。相比於病歷等跨越三五年甚至更長時間的數據積累，影像數據僅需單次拍攝，幾秒鐘即可獲取，一張影像片子即可反映病人的大部分病情狀況，成為醫生確定治療方案的直接依據。

醫學影像龐大且相對標準的數據基礎，以及智能圖像識別等算法的不斷進步，為人工智能醫療在該領域的落地應用提供了堅實基礎。從落地方向來看，目前，Al醫學影像產品佈局方向主要集中在胸部、頭部、盆腔、四肢關節等幾大部位，以腫瘤和慢病領城的疾病篩查為主。

不過，近日，齒科AI企業Diagnocat宣佈其研發的一款面向齒科專業人士的人工智能軟件，在加拿大獲批。該軟件可以通過x光和錐束計算機斷層掃描（CBCT）識別30多種常見的齒科疾病，包括齲齒、牙石、根尖周病變等，以及部分齒科罕見病變。這讓AI醫學影響產品的領域又拓寬了一大步。

Diagnocat的創始人兼CEO Alex Sanders，同時也是一名口腔修復專家，Alex 表示，“Diagnocat的目標是使齒科診斷儘可能接近無錯誤，3D數字齒科正在成為當今齒科行業的巨大組成部分，只需點擊Diagnocat按鈕幾秒鐘，齒科專業人士就可以輕鬆、快速、高效地完成診斷工作。”

Diagnocat 的北美經理Doug Gillespie表示：“齒科學校對學生進行了大量識別FMX和Pan圖像的培訓，但是，對齒科醫生來説，理解和評估CBCT圖像的難度要大得多。將Dicom文件轉換和分割為STL文件的過程，也是為種植和正畸的3D數字病例的治療計劃積累經驗的過程。Diagnocat使這個過程變得簡單而高效。”

Diagnocat的人工智能軟件目前在歐洲、以色列、意大利、墨西哥的放射科、齒科實驗室和大學投入使用，加拿大將成為下一個投入使用的區域。

無疑，作為新一代基礎設施建設，人工智能在醫療行業的應用將對傳統醫療機構運作方式帶來變革，從長遠有效緩解醫療資源壓力。後疫情時代，AI+醫療有望迎來大發展，而臨牀放射診斷實踐無疑是其中一項重要應用。