?醫療保健正處于數字革命之中。患者已經熟悉電子記錄保存以及數字 CT 和 MRI 掃描；有些人使用計算機視覺和人工智能 (AI) 來診斷肺癌和其他癌癥。

盡管人工智能已經準備好給我們的生活帶來新的、更直接的印象，但在日常牙科中，大多數人可能會第一次體驗到計算機驚人的能力——它能夠比人類更精確地查看和解釋常規牙齒 X 射線報告。

西好萊塢初創公司Pearl為牙科圖像提供人工智能以協助診斷。今年3月獲得了 FDA 的批準，是首批獲得牙科 AI 批準的公司之一。

該批準為其在美國各地的診所使用鋪平了道路。

“這確實是牙科領域的首創，”Pearl 的聯合創始人兼首席執行官 Ophir Tanz 說。“但我們在全球 50 個國家也獲得了類似的監管批準。”

人工智能在牙科中的重要性

牙科可以很好地利用人工智能的能力。每個去看牙醫的人都會不時拍攝 X 光片，因此存在的牙科 X 光片可能比任何其他類型疾病的都要多得多。這些由人類專家注釋的放射線圖像被用來教人工智能系統健康和不健康的牙齒是什么樣子，以及如何識別差異。

Second Opinion 是由 Pearl 創建的 AI 檢測平臺，Pearl 是一家成立于 2019 年的牙科初創公司，旨在利用機器學習和 AI 來幫助牙醫檢測健康牙齒中的問題。這家初創公司在 2019 年從 Craft Ventures 和圣莫尼卡的 Crosscut Ventures 籌集了 1100 萬美元的 A 輪融資。

為了開發 Second Opinion，Pearl 從牙科診所和學術機構收集了超過 1 億張牙科 X 光片。AI 平臺指出 X 光片中發現的差異，也可作為患者交流工具，讓牙醫展示患者牙齒的不同模型并指出問題區域。

“我確實認為這將很快成為 [牙科] 類別的基礎，因此實際上將成為其他醫學領域的模型——如何大規模地注入和部署人工智能，以可證明的方式真正提升護理標準的最終好處和潛力，”Pearl 創始人兼首席執行官 Ophir Tanz表示。

Pearl 的軟件平臺以云服務的形式提供，使牙醫能夠對 X 射線進行實時篩查。然后，牙醫可以查看 AI 發現并與患者分享，以促進牙醫與患者就診斷和治療計劃進行知情討論。

在幕后，Pearl 開發的 NVIDIA GPU 驅動的卷積神經網絡不僅可以發現蛀牙，還可以發現許多其他牙齒問題，例如牙冠破裂和需要根管的牙根膿腫。

Pearl 的 AI 提供牙醫結果。這家初創公司的 FDA 申請表明，Pearl AI 平均能夠發現比普通牙醫多 36% 的病理和其他牙科問題。“這很重要，因為在牙科中，錯過病理是非常常見和常規的，”Tanz 說。

該公司的產品包括其實踐智能，它使牙科診所能夠在患者數據上運行人工智能，以發現錯過的診斷和治療機會。Pearl Protect 可以幫助篩查牙科保險欺詐、浪費和濫用，而 Claims Review 提供自動索賠檢查。

人工智能背后的關鍵

Pearl 的創始人針對牙科診所常見的一系列疾病，標記了超過一百萬張圖像，以幫助訓練他們專有的 CNN 模型，這些模型在云中的NVIDIA V100 Tensor Core GPU上運行，以識別問題。在此之前，他們在本地 NVIDIA 驅動的工作站上進行了原型設計。

推理是在基于云的 GPU 上完成的，Pearl 的系統與牙醫的實時和歷史放射學數據同步。“牙科垂直行業仍在向云過渡，現在我們將人工智能引入云端——我們代表了一股技術浪潮，將推動牙科領域走向未來，”Tanz說。

他說，獲得 FDA 的批準并不容易。它需要完成一項廣泛的臨床試驗。Pearl提交了四項研究，

每項都涉及數千張 X 光片以及 80 多名專家牙醫和放射科醫生。

“我們是世界上唯一一家能夠在牙科實踐中以人工智能驅動的方式診斷病理學和檢測疾病的公司，”他說。“我們正在推動更全面的診斷，它是全科醫生的診斷輔助工具。”

促進醫患關系 

當患者坐在椅子上時，牙醫會檢查 X 光片，并隨時指出任何問題。即使對于經驗豐富的牙醫來說，理解構成大多數治療計劃基礎的灰度圖像也可能具有挑戰性，對于患者來說，理解 X 射線中將健康牙齒結構與不健康牙齒結構區分開來的模糊等級更加困難。

但借助 AI 輔助圖像，牙醫能夠通過簡單易懂的邊界框勾勒出關注區域。這確保了他們的治療計劃有一個合理的基礎，同時讓患者更清楚地了解他們的 X 射線究竟發生了什么。

“您可以進行高度視覺化的討論，并為患者描繪視覺敘事，以便他們真正開始了解他們嘴里發生的事情，”Tanz博士說。