延世大学牙科学院利用AI筛选牙科患者MRI拍摄“必要时点”

有望通过人工智能技术快速筛选出需要进行磁共振成像（MRI）的患者，从而提升诊断效率。

延世大学牙科大学医院口腔内科教授 Park Yeonjeong、延世大学牙科大学口腔科学研究所教授 Jeong Hyojeong、延世大学人工智能融合大学教授 Hwang Sungjae、人工智能融合大学院硕士课程研究员 Joo Dayun 等人于19日表示，他们开发出一种人工智能模型，可同时分析全景X射线（X-ray）影像与临床信息，提前筛查在下颌关节MRI中可见的异常与否。

延世大学牙科大学医院口腔内科教授 Park Yeonjeong，延世大学牙科大学口腔科学研究所教授 Jung Hyojeong，延世大学人工智能融合大学教授 Hwang Sungjae，人工智能融合大学院硕士课程研究员 Joo Dayun。延世医疗院提供

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研究结果已发表在国际学术期刊《npj Digital Medicine（IF 15.1）》上。

下颌关节疾病是影响咀嚼和说话时所使用的下颌关节功能的典型口腔颌面疾病。因下颌关节疼痛、张口受限、关节弹响等症状就诊的患者很多。

但下颌关节的位置异常、关节内部炎症、关节液过度积聚等内部结构异常，仅能通过MRI进行准确确认。

问题在于，MRI检查费用负担较重且可及性较低，难以对所有患者实施。在实际诊疗中，往往由医务人员根据自身经验决定是否进行MRI检查，因此部分患者可能接受了不必要的检查，反之也可能导致必要的检查被延误。

为解决这一问题，研究团队利用牙科最常拍摄的全景X-ray影像以及患者临床信息，开发出预测MRI异常可能性的人工智能模型。

研究团队分析了2021年1月至2023年12月期间，因下颌关节异常症状前往延世大学牙科大学医院口腔内科就诊、并同时拍摄了下颌关节全景X-ray与MRI的1355名患者资料。分析对象共计2710个下颌关节，研究团队以MRI阅片结果为基准对人工智能模型进行训练并验证其性能。

此外，研究团队同时利用在闭口状态与张口状态下拍摄的全景X-ray影像，以反映下颌关节随运动产生的位置变化。模型设计使人工智能重点关注对诊断至关重要的髁突区域，并结合“是否张口受限”“是否存在关节弹响”等临床信息进行综合分析。

结果显示，该人工智能模型在交叉验证中取得了0.86的受试者工作特征曲线下面积（AUC）指标，在独立测试中AUC为0.84。AUC值越接近1，预测越准确。这表明，即便不进行三维MRI拍摄，仅凭全景X-ray与基本临床信息，也能对下颌关节MRI异常的可能性进行有意义的预测。

研究还证实，人工智能模型可以以可视化方式呈现其在影像中关注并做出判断的部位，便于医务人员理解和应用结果。

Park Yeonjeong 教授表示：“本研究的意义不在于提供一种替代MRI的技术，而在于提出了一种先行筛选需要MRI检查患者的新型诊疗体系”，“通过这一体系，有望减少不必要的精密检查，缩短诊断延误。”

Jeong Hyojeong 教授补充称：“这项研究突破了以精密检查为中心的既有诊断方式，提出了将筛查检查与精密检查衔接起来的下颌关节全新诊断路径”，“利用大部分牙科诊所都会拍摄的全景X-ray，实际在临床现场的应用潜力很大。”

本研究由延世大学牙科大学口腔科学研究所教授 Jeong Hyojeong 与延世大学人工智能研究生院硕士课程研究员 Joo Dayun 共同担任第一作者，Park Yeonjeong 教授作为通讯作者主导了研究。

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另一方面，研究团队曾在2024年美国口腔颌面疼痛学会（American Academy of Orofacial Pain, AAOP）学术大会上获得最佳口头报告奖，并已在2025年欧洲疼痛学会（European Pain Federation, EFIC）学术大会上报告了相关研究成果。

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