李文彪：口腔+AI？这么近，那么远

编者按

"技术是未来医疗的引擎"，这句话放在当下，尤其在口腔医疗领域，依然深刻而贴切。但在AI技术飞速发展的今天，我们眼见着越来越多的智能应用与口腔诊疗结合，为什么提升的却不是每位从业者的诊疗效率和收入呢？

对如今投身于口腔医疗的企业家来说，技术的"门槛"似乎是一道难以跨越的鸿沟——AI技术的成本、实施的难度、学习的曲线，无不让人感到寸步难行。

许多诊所的管理者也发现，从涉足AI的那一刻起，技术仿佛不仅是赋能的工具，也成为了一场持久战，在每个诊疗决策中、每笔预算分配里，牵动着诊所的发展步伐。

然而，要"跨越"这道"门槛"，仅靠高新设备并非一劳永逸。我们不禁要思考，当下的口腔医疗究竟缺少什么？是技术手段？专业支持？运营模式？还是对未来的正确认知？

或许唯有当我们直面这些根本问题，才能找到让技术为我们所用的方向，真正开启增长与突破之门。今天，AI应用的普及为我们带来了一个新的视角——"口腔+AI=？"

且让我们一同去探讨它的核心，寻找那把可以让AI为行业赋能的钥匙。

以下：

解码AI：数量与质量的支柱

此前好的牙在采访时代天使CEO胡杰章时，他强调，AI不仅仅是一股短暂的风潮，它已经开始深刻地影响行业、企业甚至个人的发展。

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那么，在当今医疗技术快速发展的背景下，口腔行业如何才能有效融合人工智能以提升精细化服务的优势呢？让我们先从AI的定义说起。

AI是"Artificial Intelligence"的缩写，即"人工智能"，本质上是基于数据驱动的机器学习算法。数据包含两个关键维度：数量和质量。

数量方面包括影像报告、临床数据、基因组数据，甚至医生笔记、患者反馈等相关文本。质量则体现在病例的精准度、报告的准确性以及权威机构的诊断数据等。

数量和质量共同构成大数据。就像人需要食物维持生存，AI"吃"的就是大数据。不同于人类对食物的适度摄取，AI"消化"的大数据越多越精准，其能力就越强大。

在数据处理过程中，机器学习算法运用多种专业技术。例如，"卷积神经网络"是一种深度学习模型，擅长从图像中提取边缘、纹理等特征，特别适合处理医学影像资料。

"决策树"适用于分类和回归问题。树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的取值。当达到没有更多特征节点的"树梢"时，就得到了最终的分类结果或归纳终点。

"随机森林"是"决策树"的进阶版，采用集成学习方法。它能避免决策树的过度拟合，提高预测准确性，因此常用于风险评估和决策支持。

"支持向量机"则是一种强大的分类算法，擅长处理复杂的分类任务，能将数据从原有类别中分离出来进行更精确的分类。

这些专业的计算机技术并非近年才出现。许多技术在20世纪中期就已奠定基础，但受限于早期计算机的庞大体积和有限算力，我们对技术的展望不得不停留在理论推演阶段。

随着集成电路和微处理器的问世，存储技术和软件不断进步和优化。计算机体积逐渐缩小，算力快速提升，人工智能、大数据、云计算等技术迅猛发展，使更高级的人工智能得以在现实中落地应用。

口腔行业如何有效融合AI？

在实际应用中，我们作为使用者无需逐一学习前述的计算机技能。AI能自动整合并处理数据，甚至能通过全网数据进行深度学习和成长，从而为我们提供帮助。

因此，AI并非如其他网络现象般昙花一现。尽管受政策和市场需求等多方因素影响，AI并非被动发展，其自主学习能力极为强大。

当前，我们能否有效利用AI，关键在于我们向AI提问的能力，而非掌握多种计算机技能。

AI不仅仅是一种流行趋势，它已成为人类迈向计算机时代不可或缺的技术。无论身处何种行业，我们都不能忽视AI的存在、发展和壮大。

目前我们尚未充分感受到AI的重要性，主要原因是技术尚未成熟。此外，许多口腔行业机构仍认为，解决运营和医患沟通问题仍需依赖人力。

因此，当前主要是机构端而非医生端在体验AI应用如何有效提升运营效率、患者体验和信任度。许多医生尚未习惯在常规检查报告和经验手法之外，额外投入资源使用AI辅助决策。然而，这种情况正在发生改变。

例如，某企业在2023年6月的北京国际口腔展上展示了与北京大学口腔医院合作研发的成果。这项基于深度学习的技术可识别下颌第三磨牙和下颌管空间关系，并评估颞下颌关节病髁突骨缺损治疗效果。

该企业的AI智能CBCT分割&重建系统实现了下颌第三磨牙和下颌管空间毫米级关系的高精度识别。通过AI技术，系统能精准、快速、高效地完成颞下颌关节髁突骨质治疗前后变化的分割、配准和定量计算。

大量数据分析可揭示以往未被注意的模式和关联。随着AI在临床应用的进一步发展，临床医生可能会越来越接受与AI协作。可以预见，临床AI将显著提升医生术前检查评估的效率和准确性，为临床治疗效果提供有力支持。

虽然AI常被视为未来技术，但谈及其在口腔行业的应用时，我们应当务实。在当前阶段，明确"AI+"的具体用途至关重要。就像一个系统，基础部分最为关键，而"+"的部分虽能锦上添花，却不能解决根本问题。

目前，口腔医疗机构可通过数字化设备收集数据，结合智能系统在诊断、患者管理和个性化护理等方面实现智能化参与。同时，智能系统能协助运营、咨询、前台和医生等各岗位，提供更精细的服务。在这种智能化参与下，实现差异化服务应是口腔医疗机构的首要发展方向。

在准备这篇文章的过程中，我有幸参观了使用AI进行诊断的操作流程以及它所覆盖的内容：

首先，医生通过网页端，上传全景片、CBCT、口扫、口内照片等数据，生成一套完整的健康报告，包括牙体、牙周、牙列的健康程度，治疗修复建议及方案，以及口腔卫生防护。而在影响分析旁边还有进展模拟的演示，细化到某年某月。每一项分析后面，会接着科普这个病症的现象、危害、治疗建议及如何预防。

在后台管理中，智能系统通过分析接诊的各个阶段（如拍摄影像、检查问题、生成和分享报告、诊疗后复诊）以及龋病、牙龈异常、牙齿缺失、牙列等问题的分布情况，可以统计潜在订单，帮助机构更高效地进行患者管理和跟进。另外，我了解到口腔机构使用AI诊断并出具完整版报告的年费为12000元。

每个诊所使用一个端口，并可为不同角色设立子账号，方便共享接诊情况。与过去不同，现在不再限制分析数量。如果按报告数量收费，管理者可能会限制各角色使用AI功能的场景，从而影响整体功能的发挥。

相比引入运营服务商来处理老板与员工之间的理念沟通、执行和付出等问题，选择准确性高、辅助性强且能长期跟进的数字化解决方案可能更加划算。

一个数字化项目的视频给我留下了深刻印象：

面对高消费的项目，顾客通常会在多家机构咨询。当一位顾客将AI辅助生成的正畸方案发给北京的医生朋友时，该朋友给予了高度认可和赞扬。这个评价最终促使顾客选择回到这家机构接受治疗。

视频最后用了一个生动的比喻：这份报告"长了腿"，能够四处流传，反而更能赢得顾客的信任。

现阶段"口腔+AI"的核心任务

尽管各区域内的优质口腔机构拥有庞大且忠诚度高的客户基础，但当前市场竞争环境变化迅速，民营口腔行业正面临两大主要挑战：

其一，全国性大型连锁机构在市场扩张和快速增长方面展现出强劲的运营能力。

其二，机构自身的盲目扩张。在缺乏战略规划的情况下，规模扩张往往伴随高风险。

值得注意的是，大型连锁机构可分为两类：

"快钱型"连锁机构依赖市场红利期的大量初诊客流，尤其在种植牙项目上。随着降价压力增大，这类机构通过规模效应挤压供货端，导致供应链价格"内卷"至极限。这种做法虽然暂时维持了业绩，但也使供货商形成不稳定的依赖关系。一旦供需平衡失调，极易导致业绩急剧下滑。

"优质型"连锁机构则专注于提升医疗服务质量，通过多元化项目盈利，不依赖单一产品。这类机构拥有资源丰富的投资人、高效的管理团队和专业的医疗团队，并在AI赋能方面提前布局，致力于长远发展的稳健模式。

面对当前激烈的市场竞争，区域性优质口腔机构不能再依靠薄利吸引客流，也无法单靠规模扩张来提升盈利。相较于过去注重吸引初诊和扩展增量，现在更需要关注稳定客户的复购和存量管理。

如今，市场竞争愈发激烈。规模较大的口腔机构开始通过提高复购率来提升业绩；而规模较小的机构若不能提升留住患者的能力，恐将难以在市场中立足。

在当前阶段，区域性口腔机构应聚焦于满足患者的情感需求，重视老客户的长期管理和口碑转介绍。引入AI不仅是为了提升医疗效果，更要体现在改善顾客体验服务上。通过进一步提升服务质量并增强患者黏性，从细节入手实现精细化、差异化服务，才是目前这个阶段"口腔+AI"的核心任务。

结语

最近，我看到一个视频讨论口腔行业正进入“薄利期”。一位医生在评论中指出，口腔行业的"寒流"主要源于外行进入导致的不良竞争和内卷。他认为，只要我们减少不必要的投入，专注维护好老患者和口碑，就能度过难关。

从情感和理性角度，我赞同这位医生的观点。然而，现实情况要求我们采取更精准的行动，才能渡过寒冬，迎来春天。

当前，口腔行业因整体经济形势和政策监管，正处于"低利润、少患者"的阶段。我相信不久的将来，"低利润、多患者"将成为行业基本面。作为从业者，把握当前定位并为未来做好准备至关重要。

事实上，AI技术已从理论转变为实际应用，正逐步渗透诊疗各环节。由于小数据难以支撑大模型，目前行业内可见的应用仅是冰山一角。因此，持续研发和引入稳定、安全、可靠的AI应用，是整个行业的必然趋势。

AI辅助口腔机构的应用广泛：它可以帮助患者更容易理解治疗方案，提升健康教育效果，改善医护团队沟通，同时提高机构运营效率和转化率。

然而，作为医疗服务，AI应用的首要受益者应该是患者，其次才是医生的便利性。具体而言，我们应该优先考虑提供更易理解、更清晰的治疗方案，而非仅仅关注运营效率和获客转化。

因此，口腔+AI的目标应该是扩大优势，而非单纯扩大医疗规模。

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