口腔界的“GPS”！浙江省人民醫院自研出品

周女士（化名）右上牙缺失半年，進食不便，且原有種植牙冠松動，來到浙江省人民醫院牙科（口腔醫學中心）就診，希望重獲穩定舒適的咀嚼功能。

在醫生眼里，這個訴求并不是“把牙種上”這么簡單。檢查發現，周女士上頜右側多顆牙缺失，后牙區骨高度嚴重不足，前牙區牙槽嵴偏窄。牙槽骨是種植牙的“地基”，地基薄弱，再美觀的牙冠也難以長久穩固。

術前影像提示上頜后牙區骨高度不足、前牙區牙槽嵴較窄

經過多維度評估，團隊為周女士制定分階段精準治療方案，后牙區行上頜竇外提升術，重建垂直骨高度；前牙區行水平骨增量，改善牙槽嵴寬度，希望讓每一顆種植體都獲得可靠骨支持。

植骨術后，團隊并未急于推進下一步治療，而是通過影像嚴密觀察骨愈合情況。6個月后，待骨量條件達標，再借助動態導航完成多位點精準種植，隨后有序開展二期手術、臨時修復、最終修復及長期隨訪監控。每一步決策，都建立在對骨量變化的精準判斷之上。

登頂Nature子刊

針對上頜竇提升植骨術后評估耗時、精準度不足、長期隨訪監控穩定性欠佳等臨床痛點，我院牙科團隊研發了SA?ai智能分析系統，可實現 CBCT 影像上頜竇自動分割及植骨區全流程智能分析，相關研究成果“A Deep Learning Based Automated Maxillary Sinus Segmentation and Bone Grafts Analysis in CBCT Images”（DOI: 10.1038/s41746-025-02275-w）于近日正式發表于Nature 旗下數字醫學領域頂刊npj Digital Medicine（中科院一區 TOP、Q1，影響因子 15.1）。楊帆主任為第一作者。

該研究工作得到浙江省“尖兵”“領雁”研發攻關計劃項目資助。

研究結果顯示，SA-ai系統在測試集中取得93.2%的Dice系數；與人工測量相比，骨體積測量一致性ICC達到0.993，完整工作流程效率較人工提升20倍以上。這些指標對患者隨訪尤其關鍵：一致性高，意味著前后影像對比更可信；效率提升，意味著醫生更有條件將量化評估納入常規復查，而不是只在科研或疑難病例中使用。SA-ai系統把“術后骨量變化究竟如何”這個臨床問題，轉化為可自動提取、可長期追蹤、可與人工標準對照的數據結果。對復雜骨增量患者而言，這樣的工具有助于醫生更早識別骨量保留不足、判斷種植時機、解釋隨訪必要性，也讓患者明白復查不是形式，而是治療安全鏈條中的重要一環。

隨訪不是“恢復不錯”，而是要“看得清、算得準”

患者關注的是“能吃、敢笑、用得穩”，醫生則更關注影像背后的關鍵問題：植骨材料保留率如何？骨體積是否隨時間發生異常吸收？密度變化是否提示骨重建穩定？這些數據，直接關系到治療究竟是“短期成功”還是“長期可靠”。

上頜竇植骨隨訪的難點在于：術后影像不是簡單地看“有沒有骨”，而是要比較不同時間點之間的體積、邊界和密度變化。如果每次都依賴人工逐層勾畫，不僅耗時，也很難保證不同醫生、不同時間點的評估完全一致。對于需要長期維護的種植患者而言，隨訪一旦缺乏量化依據，就難以及早發現異常吸收，也難以準確判斷何時進入下一階段治療。

在周女士的診療過程中，團隊通過術前、術后、種植后、修復后全周期影像隨訪，持續追蹤牙槽嵴寬度以及上頜竇植骨體積、密度變化，把過去“憑經驗描述”的骨量改變，轉化為可展示、可討論、可追蹤的客觀證據。

SA-ai系統對上頜竇內骨移植材料部分進行自動分割與評估

科研回歸臨床：讓每一次隨訪都精準、高效、可量化

周女士的診療形成了完整的臨床閉環：術前精準評估 →分階段骨重建→數字化精準種植→修復后長期隨訪監控。SA-ai系統補上了其中關鍵的一環：讓骨增量的長期變化客觀可見，也讓患者明白“為什么要等、為什么要復查、為什么每一步都不能省”。

從一例復雜上頜骨缺損修復病例，到一套AI智能隨訪監控系統，楊帆主任團隊始終堅持把臨床難題轉化為科研問題，把科研成果帶回臨床一線。我院將前沿智能技術落地于口腔臨床應用，依托自研 SA-ai智能分析系統賦能口腔診療，以高精算法助力影像判讀與植骨評估，切實提升臨床診療效率與精準度。未來，SA-ai將深度融入CBCT工作站與種植隨訪監控流程，讓種植牙不只“種得準”，更實現評得清、隨得久、管得穩，讓長期療效可驗證、可追溯、可保障。

基于這項研究，楊帆主任團隊仍在持續開發上頜竇骨增量的療效預測模型，推動上頜竇骨增量數智融合全閉環建設。通過數智融合，將口腔種植的術前精準評估與設計、術中機器人/動態導航輔助精準植入、術后動態隨訪監控以及AI風險預測串聯為全流程閉環，從而實現更精準、更安全、更個體化的種植治療。