上海
編輯丨王多魚
排版丨水成文
全景 X 線攝影在牙科診斷中不可或缺；然而，由于解讀需求量大、放射科醫生資源有限，常導致報告不完整、僅關注主訴或無法出具報告，從而限制了全面的臨床評估。
2026 年 5 月 25 日，武漢大學口腔醫院孟柳燕教授團隊在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上發表了題為：Towards clinical-level interpretation of dental panoramic radiography using an instance-guided vision-language model 的研究論文。
該研究提出了基于實例引導的視覺-語言模型——DentFound，實現牙科全景 X 線攝影的臨床級解讀。
在這項最新研究中，研究團隊提出了一種用于全景 X 線攝影診斷和報告生成的視覺-語言模型（VLM）——DentFound。為支持其開發，研究團隊構建了一個包含超過 10.1 萬名患者的大規模數據集，患者年齡范圍 2-98 歲，涵蓋所有牙列階段、98 種疾病及 11 種治療后的類別。
在多中心隊列中，DentFound 在報告生成和診斷方面均優于最先進的視覺-語言模型。由 12 名牙科醫生和放射科專家進行的評估顯示，DentFound 生成的報告優于或相當于由醫生人工撰寫的報告，原因在于其診斷覆蓋范圍更廣，能為全面的臨床評估提供更充分的支持。
總的來說，這些結果凸顯了現有視覺-語言模型與真實牙科臨床實踐需求之間的差距，同時展示了 DentFound 在臨床應用中的潛力。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01713-8
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