越来越多的牙科诊所在拍摄X光片或口内照片后，先由人工智能（AI）进行初步扫描，在疑似龋齿的部位做出标记。这种程序预先学习了数千到数万张牙齿照片，再从新拍摄的照片中寻找相似的纹路。有些人可能已经在体检照片上见过用红色方框标出“此处疑似龋齿”的情况。
最近综合多个国家的研究重新进行分析后，这些程序到底有多可靠也随之显现出来。先说结论：它们既能较好地找出龋齿，也会出现误判，因此目前阶段还无法取代牙医的最终确认。
给AI看100颗龋齿，能找出多少颗
不同研究之间的结果差异相当大。将多项研究并列比较后可以看到，把实际有龋齿的100颗牙齿交给AI判读时，有的程序最多能找出94颗，有的程序却只能找出76颗。也就是说，根据所用程序不同，被漏诊的龋齿数量从6颗到24颗不等。相反，在100颗没有龋齿的健康牙齿中，大约有9到15颗被误判为龋齿。在只分析牙齿与牙齿之间（邻面）发生的龋齿时，表现略有提升，100颗中能找出94颗，误判的情况也减少到大约9颗左右。不过研究人员说明，这些数字是在照片已经齐备的实验条件下得出的，能否在人群混杂的实际诊室里原样重现，还有待观察。
被标记为“龋齿”，实际是龋齿的概率可能不到一半
更值得关注的数字是，当AI标记为龋齿时，那个部位实际是龋齿的概率。在分析邻面龋齿的研究中，这一概率因研究不同而差异悬殊，从15%到87%不等。这意味着，在100个被标记的部位中，有的情况下实际龋齿只有15个，其余85个都是误判。相反，AI判定为正常的部位实际健康的概率则稳定得多，介于79%到100%之间。因此同一项分析总结认为，AI在排除非龋齿部位方面比较可靠，但被标记为龋齿的部位仍需牙医重新查看，才能避免不必要的磨除或治疗。也就是说，“AI说是龋齿”和“确实是龋齿”之间，目前还需要牙医的眼睛再确认一次。
用口内相机拍摄和用X光拍摄，结果并不相同
寻找龋齿的方式也不止一种。用直接拍摄口腔内部的口内相机照片训练出的程序，在不漏诊龋齿方面表现更出色；而用X光片训练出的程序，误判的情况更少。若使用接近CT的拍摄方式，漏诊的龋齿会进一步减少，但同时也要考虑到辐射量和费用随之增加。由于判读所依据的照片种类不同，结果的性质也会不同，因此即便同样是“未见龋齿”的判定，其可信度也会因为它来自口内相机还是X光片而有所不同。
目前仍无法取代牙医
重新汇总整理这些研究的研究人员指出了一个局限：迄今为止的大多数研究都依赖于事后收集已拍摄照片进行分析的资料，在实际诊疗流程中提前得到验证的情况并不多见。研究人员的结论是，即便AI在实验条件下表现出很高的准确度，目前阶段也应该只被当作辅助牙医的工具来使用，不建议单独用它来下诊断。迄今为止，也很难找到专门确认AI对年龄、牙齿状态、牙齿颜色不同的人群是否同样适用的研究。直接比较实际诊疗结果的研究目前也还很少见，其中一项研究显示，借助AI的诊疗团队找出的龋齿更多，但同时也更积极地建议进行磨除或充填治疗，结果在治疗费用或牙齿维持时间上，与未借助AI的诊疗团队相比并没有明显差异。这意味着，找出得多和真正让患者获益，可能是两回事。
因此，如果在诊室里被告知AI的判读结果，最好问一下这是牙医重新确认过的最终意见，还是AI仅做了初步标记。特别是如果被建议直接对标记为龋齿的部位进行磨除或充填治疗，也可以问问是否已经通过肉眼或其他检查再确认过。相反，仅仅因为AI标记“未见龋齿”，也没有必要因此推迟定期检查的周期。因为没有标记，并不代表所有早期病变都已经被筛查出来。