越来越多牙科诊所让AI先浏览一遍X光片，标记出牙槽骨下降了多少。牙槽骨是抓住牙齿的颌骨，牙周炎越是进展，这块骨头就会一点点被吸收、下降。在介绍标记疑似龋齿部位的AI的文章中，AI标记的部位实际上不是龋齿的情况也不少见。寻找牙槽骨吸收的AI情况则有些不同。综合最近多项研究重新审视后发现，AI找出骨吸收部位的能力本身相对稳定，但成绩会因照片种类和判定方式而不同，仅凭这个结果就诊断为牙周炎还为时过早。
100张照片能猜中几张
2025年发表的一项综合评价，连质量一起重新审视了迄今为止的三十篇相关研究。其中能够进行统计合并的十篇研究显示，给AI看100张实际发生骨吸收的照片，它能在87张中判断正确；而在100张正常照片中，有24张被错误地标记为牙龈病。不过，按照专门评估临床决策用AI研究的标准衡量论文质量后发现，没有一篇被评为极高可信度，整体有63%只停留在中等水平。这意味着成绩本身并不差，但产出这些成绩的研究设计还参差不齐。
全景片和逐颗牙齿的照片，各有所长
同一时期发表的另一项荟萃分析，分别比较了只区分牙龈病“有无”的判定和进一步划分疾病分期（轻度、中度、重度）的判定。在只区分“有无”的判定中，逐颗牙齿放大拍摄的根尖片敏感度为87%、特异度为82%，成绩均衡出色。相反，在需要划分分期的判定中，把整个口腔拍进一张照片的全景片准确度达到89%，表现更好。因此研究团队总结认为，全景片适合用于筛查和分期判定，而根尖片适合用于区分有无的早期发现。
特别擅长找出的两种情况
把课题缩小后，成绩会进一步提高。在汇总了8篇研究、约1.2万颗磨牙照片的分析中，针对多根磨牙牙根之间骨吸收部位（根分叉病变）的判定敏感度达到93%、特异度达到94%，若缩小到下颌磨牙范围，两项数值分别升至96%和97%。不过这项研究明确指出，直接用探针检查牙龈仍是可靠且必要的检查，X光片和AI判读只是补充资料。
在汇总了5篇研究、约1.2万张照片、寻找种植体周围骨吸收迹象的分析中，AI同样取得了敏感度88%、特异度91%的良好成绩。研究团队同样划清界限，指出这个结果也只是推测种植体周围炎的参考资料，无法取代直接查看牙龈状态的临床检查。
尚不足以完全信赖的部分
相反，仅凭照片诊断牙龈炎或牙周病本身的尝试，成绩目前仍参差不齐。用口内直接拍摄的照片诊断牙龈炎的研究，准确度停留在74%到78%之间；而仅凭照片诊断牙周病本身的研究，各项研究间差异很大，从47%到81%不等。2023年发表的另一项综合评价也总结认为，迄今积累的证据水平较低，各程序之间性能差异很大，与其把AI判读结果直接当作诊断接受，不如谨慎对待。
在诊室里最好确认的事项
如果收到了AI判读结果，不妨问问以下几点。
- AI看的照片是拍下整个口腔的全景片，还是逐颗牙齿放大拍摄的照片
- 骨吸收的标记是否也通过探针检查牙龈得到了确认
- 如果是种植体周围，是否单独重新检查了那个部位
X光片上显示的骨骼高度，只是判断牙周病的多项标准之一。牙龈附着的程度、牙齿是否松动，仅凭照片是看不出来的，这仍是需要牙医亲自确认的部分。以AI标记的部位为契机、不拖延检查，才是善用这项技术的最佳方式。