主持人：作為本次CSDDI學術年會的承辦方，結合會議“數智賦能·黔行未來”的主題，貴陽市口腔醫院在學術交流、成果展示及行業視野拓展上有哪些核心收獲？

鄭之峻：作為本次年會的承辦方，我們收獲巨大，可以概括為“三個深化”。

第一，是深化了對行業前沿趨勢的判斷與共識。在三天密集的學術交流中，從種植機器人、AI輔助診斷到數字化全流程管理，全國頂尖專家的報告和討論清晰地揭示了一個方向：數字化口腔正在從“單點技術應用”的時代，全面邁向“全流程智能協同”的新階段。這不僅僅是概念的更新，更有一系列成熟的臨床案例和解決方案作為支撐。這次會議從行業層面，驗証並堅定了我院打造“數字化診療閉環”這一戰略方向的正確性，讓我們對未來五到十年的技術發展路徑看得更清、信心更足。

第二，是深化了對自身實踐成果的認知與定位。承辦會議不僅是我們服務行業，更是我們向全國同行的一次集中匯報和“考試”。我們系統展示了我院在“3D CBCT圖像智能分析”“數字化修復即刻戴牙”以及基於遠程醫療協作網幫扶基層的實踐案例。這個過程實際上是一次高規格、高水平的“同行評議”。通過專家們的反饋和會下的深入交流，我們更客觀、更清晰地認識到了自身的優勢所在，也精准識別了需要繼續補強的短板。這讓我們對“作為貴州省口腔醫療的龍頭單位，應該在西部地區數字化發展中承擔怎樣的引領責任”有了更強烈的使命感和更具體的行動圖。

第三，是深化了跨區域、跨領域協同創新的資源網絡。年會是一個高效的價值對接平台。我們不僅交流了思想，更結下了實實在在的合作果實。會議期間，我們與上海交通大學、四川大學等多家頂尖口腔院校的團隊，就聯合開展貴州特色疾病研究達成了明確的意向﹔同時，也與數家國內領先的數字化設備與軟件企業，建立了“臨床問題-技術研發”的快速反饋通道。這張剛剛織就的創新協作網絡，為我們未來引進前沿技術、參與行業標准制定、聯合培養復合型人才，打開了前所未有的新局面。

主持人：結合本屆會議聚焦的種植手術機器人、人工智能診療系統等核心議題，您認為我國數字化口腔領域呈現出哪些新趨勢？

鄭之峻：本次大會可以說是一次行業趨勢的集中路演。從各位專家的報告和展出的成果來看，我國數字化口腔領域正呈現出三個非常顯著的、鼓舞人心的新趨勢。

第一個趨勢，是“技術應用的深度融合化”。現在的技術創新不再是單個設備的“獨角戲”，而是追求“聯合作戰”。比如，種植手術機器人，它已經不再是孤立的機械臂，而是與AI智能術前規劃系統、術中實時導航、術后療效大數據反饋深度集成，形成了一個“精准規劃-智能執行-持續優化”的完整閉環。同樣，人工智能診療系統也在快速進化，從早期的單一影像識別，正積極嘗試融合患者的影像數據、遺傳信息、甚至生活習慣等多模態數據，目標是向能夠真正提供鑒別診斷建議的“輔助決策”角色邁進。這種融合，是技術走向成熟和實用的關鍵標志。

第二個趨勢，是“前沿技術的應用基層化”。技術的發展焦點發生了深刻轉變。過去，很多高新技術主要服務於頂尖醫院解決最復雜的疑難病例。而現在，一個更主流的趨勢是如何利用這些技術去賦能廣大的基層醫療機構，提升他們對常見病、多發病的診療標准化水平和質量。例如，用於大規模人群齲齒篩查的AI系統、操作簡便且成本更優的數字化導板技術，其核心目標就是讓優質的診療能力變得可復制、可下沉。這完美契合了國家“推動優質醫療資源擴容下沉和區域均衡布局”的醫改大方向，具有巨大的社會價值。

第三個趨勢，是“產業鏈條的加速自主化”。這是本次會議最令人振奮的亮點之一。我們可以看到，從核心的口腔種植體、三維掃描儀，到關鍵的CAD/CAM軟件、AI算法，市場上都涌現出了一批性能優異、體驗良好的國產自主品牌。

我國的口腔數字化產業，在多個領域已經實現了從過去的“跟跑”“引進”，到如今與國際先進水平“並跑”，甚至在部分應用場景實現“領跑”的跨越。這不僅意味著產業鏈更安全、更可控，也意味著我國患者和醫療機構能以更合理的成本享受到頂尖的技術服務。

主持人：貴院以觀山湖院區為核心打造了數字化診療閉環，還在3D CBCT圖像分析、數字化修復等方面有具體實踐，能否介紹下這些數字化與人工智能技術在日常診療中的運行模式，以及為醫生診療、患者就醫帶來的實質性改變？

鄭之峻：我院的數字化實踐，核心邏輯可以概括為“數據驅動、流程再造”。我們不是簡單地將新設備搬進醫院，而是用數據流重新梳理和優化了整個診療流程。

具體的運行模式，可以拆解為三個環節：在前端的“智能篩查與診斷”環節，患者拍攝CBCT后，影像會被自動推送到我們的AI影像分析系統。系統能在數十秒內，自動完成對頜骨質量、重要神經血管管道的標注、測量，甚至對潛在的炎症病灶進行提示，並生成一份結構化的初步報告。醫生在這個基礎上進行復核和決策，相當於有了一位不知疲倦的“第一助手”，極大地提升了初診分析的效率和客觀性。

在中端的“精准規劃與治療”環節，以種植牙為例，醫生是在一個三維可視化軟件中進行手術規劃。這個規劃基於AI提供的精准解剖數據，可以虛擬設計種植體的最佳位置、角度和深度。這份數字化的“手術藍圖”，可以直接用於3D打印手術導板，或者驅動種植手術機器人進行精准、微創的種植，實現了“所見即所得，規劃即執行”。

在后端的“療效追蹤與長期管理”環節，治療並未結束。患者戴牙后，我們可以通過便捷的口內掃描儀，定期獲取口腔的數字模型。系統會自動與初始模型進行比對，監測牙槽骨、牙齦等組織的微觀變化，從而實現修復效果的數字化長期隨訪和風險管理。

這套模式帶來的實質性改變是雙向的，對於我們的醫生而言，工作模式正從高度依賴個人經驗的“經驗驅動型”，向基於多維數據的“數據決策型”轉變。在復雜手術中，風險預判能力更強，手術的精准度和安全性大幅提升。根據我們的統計，一些復雜種植手術的時間平均縮短了約20%。更重要的是，這種標准化、數字化的流程，使得高水准的技術更容易被復制和傳承，非常有利於年輕醫生的快速、規范化成長。

對於患者朋友而言，就醫體驗變得前所未有的“可視化、可預測、少創傷”。患者可以通過生動的三維動畫，直觀地理解自己的病情和治療方案，對治療過程和最終效果心裡“有底”。治療過程本身因為更精准，帶來的創傷、腫脹和疼痛感明顯減輕。同時，復診次數得以優化，特別是為異地患者提供了極大的便利，真正體現了以患者為中心的服務理念。

主持人：在推進數字化與人工智能技術落地過程中，貴院在技術應用、人才培養等方面遇到過哪些主要挑戰？又是如何應對這些挑戰，確保技術真正服務於診療質量提升的？

鄭之峻：坦誠地說，這條轉型之路並非一帆風順。我們主要遇到過三個層面的挑戰，並探索出了相應的應對之策。第一個挑戰，是“數據孤島”與系統融合難。早期，我們的CT、掃描儀、管理系統來自不同廠商，數據標准不一，形成一個個信息孤島，無法互聯互通，數字化的價值大打折扣。

我們的應對策略是“統一平台，強制對接 ”。醫院下決心投入，建設了統一的醫院信息集成平台，並制定了內部的醫療數據交換標准。我們立下規矩，所有新採購的醫療設備，必須以開放數據接口作為硬性准入條件。同時，我們與本土的科技企業合作，共同開發數據中台，像“翻譯官”和“調度中心”一樣，逐步打通了系統間的壁壘，讓數據真正流動起來，為AI應用和流程優化提供了基礎。

第二個挑戰，是“人才斷層”與思維轉變難。這可能是比技術更難的問題。資深專家習慣傳統的診療模式，對新技術有本能的謹慎﹔而年輕醫生雖然熟悉數字產品，但缺乏將技術與臨床需求深度融合的復合型知識。

我們的應對策略是“雙路徑培養，激勵轉型”。 一方面，我們創新性地設立了“數字化技術臨床應用專員”這一崗位，招募有IT或工程背景的員工，讓他們深入臨床一線，成為連接臨床醫生與技術工程師的“橋梁”，既懂臨床痛點，又懂技術語言。另一方面，我們對臨床醫生實行“數字化能力”分層考核，並將考核結果與職稱晉升、出國深造等核心發展權益緊密挂鉤，用制度激勵驅動思維和行為的轉變。此外，我們還與貴州大學計算機學院合作，為口腔醫學專業的學生開設“智能口腔醫學”選修課，提前布局和儲備未來人才。

第三個挑戰，是“技術評價”與成本效益平衡難。數字化投入巨大，如何科學評價其價值，証明這筆投入是值得的，而非“花瓶工程”？

我們的應對策略是“建立臨床價值評估體系，用數據說話”。我們摒棄了單純看設備使用率的傳統方式，建立了一套以提升診療質量為核心的評估體系。我們追蹤的關鍵指標包括：手術精度提升的百分比、相關並發症發生率下降的百分比、患者滿意度及就診時長的變化等。例如，通過對比數字化導板種植與傳統自由手種植的精度數據，我們能夠清晰地看到技術投入所帶來的臨床獲益。用這些客觀、硬核的數據來評估和証明技術的價值，使得全院上下對數字化建設的投入形成了共識，確保每一分錢都花在提升醫療質量的“刀刃”上。