数字化牙科诊室内，患者躺在治疗椅上，医生轻点鼠标，屏幕立刻呈现出患者的口腔三维模型，基于大模型的AI辅助诊断系统自动标记出可疑的龋齿区域，生成初步治疗方案——这不再是科幻场景，而是当下口腔医疗领域正在发生的变革。

DeepSeek系列大模型已在全国755家医院快速部署，应用于临床决策支持、医疗文档处理等多个环节。与此同时，AI口腔疾病辅助诊断系统成功将医生诊断敏感性由67.4%提升至82.4%，阅片时间缩短约23%。大模型技术正重塑传统口腔医疗的服务模式，为这个充满挑战的领域带来全新解决方案。

什么是大模型：AI技术革命的引领者

大语言模型（Large Language Model，LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。其核心思想是通过大规模的无监督训练学习自然语言的模式和结构，模拟人类的语言认知和生成过程。大模型通过在庞大文本数据上进行预训练，获得强大的通用能力和泛化能力，可适应各种不同任务。

应用场景：大模型改变口腔医疗

电子病历与医疗文本处理。大模型在口腔医疗服务中，能处理导诊分诊、预问诊助手、诊断决策支持等任务。它们分析口腔患者的主诉、检查报告、病史，辅助医生提出诊断意见和进一步检查建议。大模型能自动生成标准病历，检查现有病历是否有错误或遗漏，大大减轻了医生的文书工作负担。

临床诊断与决策支持。大模型可用于口腔领域牙周病、龋病、根尖病变等常见疾病的识别与辅助判断。以可摘局部义齿修复为例，基于上万例病例构建的数字化设计数据库，大模型可在约2秒内自动生成修复方案，设计准确率超90%。在正畸治疗中，大模型能够快速、精准地完成头影测量片中关键解剖结构点的自动检测与测量，处理时间不超过5秒，平均误差小于0.2毫米。

互联网问诊与远程医疗。基于大模型的口腔知识智能问答系统，可随时解答口腔专业问题，使远程诊疗成为现实。同济大学师生研发的“AI牙慧诊”系统，帮助普通民众实现“早发现、全筛查、准诊疗”的愿望，实实在在降低了基层口腔健康服务的成本与门槛。

大模型应用的风险挑战

生成内容的可靠性不足。AI“幻觉”问题在大模型应用中尤为突出——AI有时会自信地编造错误信息，尤其是在面对复杂、模糊的症状或多模态信息时。

知识更新与迭代不及时。大模型依赖于训练数据，而医学知识日新月异，如何持续更新口腔医学专业知识成为一大挑战。模型再训练需要大量计算资源和专业标注数据，对许多机构来说是不小的负担。

偏见与歧视风险。大模型可以反映甚至放大训练数据中的偏见，这可能导致输出结果存在对某些群体的刻板印象或不公平对待。如果训练数据中某些人群的口腔特征代表性不足，可能导致诊断偏差，影响治疗效果。

未来展望：迈向可信赖的AI口腔医疗伙伴

未来，大模型有望从“辅助工具”迈向“可信伙伴”，推动口腔医学服务体系向更加可及、高效与高质量的方向迈进。随着越来越多像“AI牙慧诊”这样的系统在基层落地，大模型正成为破解基层口腔医疗资源短缺难题的可推广科技方案。