段静远/文
影像识别作为辅助诊断的一个细分领域，将人工智能技术应用于医学影像诊断中，是在医疗领域中人工智能应用最为广泛的场景。
过去几年，医疗ai作为辅助手段最先在大影像领域落地和愈发成熟，肺部识别产品诸如肺结节ai诊断，数坤科技、科亚医疗推出的心血管领域产品等。但近几年，医疗ai也开始在眼科、齿科等领域拓展应用场景。
在口腔小影像方面，梳理注意到，今年4月，齿科ai企业diagnocat研发的一款人工智能软件在加拿大获批，该软件可通过x光和锥束计算机断层扫描（cbct）识别30多种常见的齿科疾病，包括龋齿、牙石、根尖周病变等，以及部分齿科罕见病变。在国内，去年10月，医疗人工智能企业deepcare实现新一轮融资。而在2018年9月，deepcare 发布了口腔 ai 产品，并号称产品在上线两个月时间就收获了上百家客户。在医疗ai应用于齿科的赛道上，主要参与的玩家还有微云人工智能、频态科技等。
不止于院内市场，也不局限于诊疗环节，医疗ai在齿科的应用也拓展至居家预防环节。财经网注意到，日前，云药口腔推出了齿说口腔可视镜结合看呀7x24小时在线问诊系统。
“检查诊断治疗涉及干预，就必须由专业的医务人员操作，但是，目前口腔自我测评给患者和医生之间，院内院外场景之间搭建了一个桥梁，定位是每个人都能了解自己的口腔情况，也让医生有初步的判断”，北大口腔医院教授高学军向财经网指出，“医疗ai产品是一个渐进的过程，由易到难，逐步进化升级。 ”
临床诊断，医疗ai离不开专业人员
目前，我国的口腔健康呈现“两端凸起中间低”的特点，即儿童乳牙患病率很高，3岁时患病率50%，5岁时超过70%，而老年人的牙齿患病率会超过90%甚至接近100%。
但是，目前国内的口腔医疗服务市场鱼龙混杂，竞争格局极度分散。东北证券的研报数据是，截至2020年q3，全国共有约 900 家口腔专科医院、3000 家口腔科、75000家口腔专科门诊，在所有口腔医疗机构中，94.9%的机构为小型口腔门诊，连锁机构仅占比 2.6%；不仅如此，目前中国口腔医生数相对发达国家略显不足。2020 年中国口腔医生数 27.8 万人，约合每10万人平均拥有牙医20人，相对美国61 人和日本80人仍显不足。
一面是口腔行业整体供需不平衡，口腔健康发病率高、治疗周期长，但是牙医稀缺、医疗水平参差不齐。另一面，相比较大影像和眼科疾病的复杂多样，牙科影像标准化程度相对较高，目前大体可以分为四种：阻生智齿牙片、牙周病牙片、根尖周病牙片、正常牙片。
ai也可以帮助牙医提升护理的标准和治疗的效果，不仅能够提升效率，也可以为患者带来更好的体验。ai数字化赋能口腔领域可以成为新窗口，在口腔诊治护理的过程中，ai几乎可全程参与。
有业内人士指出，在口腔医疗这个细分领域中，正在探索ai应用于口腔疾病长链条的多个环节，包括预防、筛查、辅助诊断、治疗方案设计、患者随访等全过程。但是，目前，在口腔医疗领域，ai应用最为广泛也最成熟的是跟阅片检测相关。
在口腔小影像方面，财经网梳理注意到，今年4月，齿科ai企业diagnocat研发的一款人工智能软件在加拿大获批，该软件可通过x光和锥束计算机断层扫描（cbct）识别30多种常见的齿科疾病，包括龋齿、牙石、根尖周病变等，以及部分齿科罕见病变。在国内，去年10月，医疗人工智能企业deepcare实现新一轮融资。而在2018年9月，deepcare 发布了口腔 ai 产品，并号称产品在上线两个月时间就收获了上百家客户。在医疗ai应用于齿科的赛道上，主要参与的玩家还有微云人工智能、频态科技等。
高学军对财经网指出，传统医疗模式下，需要面对面诊疗，医生才能作出诊断，当前探讨ai应用最大的优势在于，更大程度的发挥医务人员的作用，患者将影像或者文字信息传输到平台上，医务人员通过获得的不同层面的信息，综合作出判断。
“但是，牙片（牙片也就是手术的根尖片，x光）、计算机断层扫描（cbct）都必须由医生来操作，医生扫描后拍片后通过ai诊断，目前这样的技术已经成熟。而三维立体的ct核磁目前尚存很大难度，临床还在进一步研究”， 北京大学云南白药国际医学研究中心副主任张宁谈到。“机器不能代替医生，因为机器在判断和识别方面仍然存在缺陷，目前只能作为辅助诊断治疗的一个重要方法。”
院外自测，定位自我健康管理
“目前还是以口腔保健产品为主，公众还需要整合系统的健康管理服务和支持性产品。对于口腔专业人员，患病风险评估类产品这几年发展比较快，同样缺乏相对整体的。还需要医生与公众的交流工具类产品，如何把口腔健康和防病措施更加直观向普通人介绍，这一类产品也处于刚刚发展阶段”，中国牙病防治基金会常务副秘书长马莉莉向财经网谈到。
财经网注意到，医疗ai在齿科的应用也拓展至居家预防环节，日前，云药口腔推出了齿说口腔可视镜结合看呀7x24小时在线问诊系统。
上海云药口腔医疗技术有限公司总经理李强向财经网谈到，智能化电子口腔护理产品的数据信息和重点发现问题的口腔可视镜的影像系统相结合，完成口腔内的软硬组织的信息采集，再通过平台7×24小时的专业口腔医生的在线咨询，通过在线问诊和咨询领域环节提供更多的专业知识和帮助。
目前，这款ai影像的评测系统的准确率和迭代情况如何？李强向财经网透露，在目前测试阶段该系统针对采样图片的评测准确度不低于80%，所有的照片都是医生肉眼可诊断的照片，累计一万多张审片量，其中包括了2000个健康牙片，8000个带病牙片，从龋病、牙龈炎、牙结石、软垢这四个纬度进行学习。
对于后续的迭代更新，李强告诉财经网，一方面是提高操作与处理的简便性和可操作性；另一方面具体到儿童系列，在6-12岁的年龄段，针对包括乳牙萌出的龋病和菌斑软垢的分析处理，以及恒牙萌出的如果有乳恒牙交替的疾病，有针对性的进行迭代升级。
在院外场景，ai影像的采集往往与互联网在线问诊相结合，让健康管理的自检自测自我管理更加精准有效，也将自我管理与医生问诊之间搭建了桥梁，智慧医疗为医生提供了口腔照护口腔保健方案的依据。
据《2020年口腔医疗白皮书》显示，线上购买服务、线下体验服务的o2o模式正在成为口腔消费的主流。其中，一线城市成为互联网口腔消费的主要地带。88.5％的用户通过互联网进行口腔消费的频次在1~2次之间。值得关注的是，已经有5.3％的用户，消费频次在3次以上，为高频用户。
“口腔健康管理的受众划分为健康人群、高危人群及患病人群，健康管理的重点对象就是高危人群，要解决管理不充分的问题”，马莉莉谈到。
在马莉莉看来，要解决口腔健康管理不规范的问题，目前仍处在发展的初级阶段，无论是作为服务方专业水平管理的服务模式亦或是筛查诊断干预的技术和信息传播，都存在着不规范的问题。
现代化的互联网技术让健康管理变的更具可及性，通过云计算、大数据、物联网，使得原有的传统医疗向智慧医疗转移，从原本以疾病治疗为中心转变为以健康管理为中心，从原来治疗为主向预防为主转变。特别是在口腔领域，以健康为中心的口腔健康管理开启智能化个性化的建设，满足不同群体对口腔健康管理的需求。