主持人：作为本次CSDDI学术年会的承办方，结合会议“数智赋能·黔行未来”的主题，贵阳市口腔医院在学术交流、成果展示及行业视野拓展上有哪些核心收获？

郑之峻：作为本次年会的承办方，我们收获巨大，可以概括为“三个深化”。

第一，是深化了对行业前沿趋势的判断与共识。在三天密集的学术交流中，从种植机器人、AI辅助诊断到数字化全流程管理，全国顶尖专家的报告和讨论清晰地揭示了一个方向：数字化口腔正在从“单点技术应用”的时代，全面迈向“全流程智能协同”的新阶段。这不仅仅是概念的更新，更有一系列成熟的临床案例和解决方案作为支撑。这次会议从行业层面，验证并坚定了我院打造“数字化诊疗闭环”这一战略方向的正确性，让我们对未来五到十年的技术发展路径看得更清、信心更足。

第二，是深化了对自身实践成果的认知与定位。承办会议不仅是我们服务行业，更是我们向全国同行的一次集中汇报和“考试”。我们系统展示了我院在“3D CBCT图像智能分析”“数字化修复即刻戴牙”以及基于远程医疗协作网帮扶基层的实践案例。这个过程实际上是一次高规格、高水平的“同行评议”。通过专家们的反馈和会下的深入交流，我们更客观、更清晰地认识到了自身的优势所在，也精准识别了需要继续补强的短板。这让我们对“作为贵州省口腔医疗的龙头单位，应该在西部地区数字化发展中承担怎样的引领责任”有了更强烈的使命感和更具体的行动图。

第三，是深化了跨区域、跨领域协同创新的资源网络。年会是一个高效的价值对接平台。我们不仅交流了思想，更结下了实实在在的合作果实。会议期间，我们与上海交通大学、四川大学等多家顶尖口腔院校的团队，就联合开展贵州特色疾病研究达成了明确的意向；同时，也与数家国内领先的数字化设备与软件企业，建立了“临床问题-技术研发”的快速反馈通道。这张刚刚织就的创新协作网络，为我们未来引进前沿技术、参与行业标准制定、联合培养复合型人才，打开了前所未有的新局面。

主持人：结合本届会议聚焦的种植手术机器人、人工智能诊疗系统等核心议题，您认为我国数字化口腔领域呈现出哪些新趋势？

郑之峻：本次大会可以说是一次行业趋势的集中路演。从各位专家的报告和展出的成果来看，我国数字化口腔领域正呈现出三个非常显著的、鼓舞人心的新趋势。

第一个趋势，是“技术应用的深度融合化”。现在的技术创新不再是单个设备的“独角戏”，而是追求“联合作战”。比如，种植手术机器人，它已经不再是孤立的机械臂，而是与AI智能术前规划系统、术中实时导航、术后疗效大数据反馈深度集成，形成了一个“精准规划-智能执行-持续优化”的完整闭环。同样，人工智能诊疗系统也在快速进化，从早期的单一影像识别，正积极尝试融合患者的影像数据、遗传信息、甚至生活习惯等多模态数据，目标是向能够真正提供鉴别诊断建议的“辅助决策”角色迈进。这种融合，是技术走向成熟和实用的关键标志。

第二个趋势，是“前沿技术的应用基层化”。技术的发展焦点发生了深刻转变。过去，很多高新技术主要服务于顶尖医院解决最复杂的疑难病例。而现在，一个更主流的趋势是如何利用这些技术去赋能广大的基层医疗机构，提升他们对常见病、多发病的诊疗标准化水平和质量。例如，用于大规模人群龋齿筛查的AI系统、操作简便且成本更优的数字化导板技术，其核心目标就是让优质的诊疗能力变得可复制、可下沉。这完美契合了国家“推动优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局”的医改大方向，具有巨大的社会价值。

第三个趋势，是“产业链条的加速自主化”。这是本次会议最令人振奋的亮点之一。我们可以看到，从核心的口腔种植体、三维扫描仪，到关键的CAD/CAM软件、AI算法，市场上都涌现出了一批性能优异、体验良好的国产自主品牌。

我国的口腔数字化产业，在多个领域已经实现了从过去的“跟跑”“引进”，到如今与国际先进水平“并跑”，甚至在部分应用场景实现“领跑”的跨越。这不仅意味着产业链更安全、更可控，也意味着我国患者和医疗机构能以更合理的成本享受到顶尖的技术服务。

主持人：贵院以观山湖院区为核心打造了数字化诊疗闭环，还在3D CBCT图像分析、数字化修复等方面有具体实践，能否介绍下这些数字化与人工智能技术在日常诊疗中的运行模式，以及为医生诊疗、患者就医带来的实质性改变？

郑之峻：我院的数字化实践，核心逻辑可以概括为“数据驱动、流程再造”。我们不是简单地将新设备搬进医院，而是用数据流重新梳理和优化了整个诊疗流程。

具体的运行模式，可以拆解为三个环节：在前端的“智能筛查与诊断”环节，患者拍摄CBCT后，影像会被自动推送到我们的AI影像分析系统。系统能在数十秒内，自动完成对颌骨质量、重要神经血管管道的标注、测量，甚至对潜在的炎症病灶进行提示，并生成一份结构化的初步报告。医生在这个基础上进行复核和决策，相当于有了一位不知疲倦的“第一助手”，极大地提升了初诊分析的效率和客观性。

在中端的“精准规划与治疗”环节，以种植牙为例，医生是在一个三维可视化软件中进行手术规划。这个规划基于AI提供的精准解剖数据，可以虚拟设计种植体的最佳位置、角度和深度。这份数字化的“手术蓝图”，可以直接用于3D打印手术导板，或者驱动种植手术机器人进行精准、微创的种植，实现了“所见即所得，规划即执行”。

在后端的“疗效追踪与长期管理”环节，治疗并未结束。患者戴牙后，我们可以通过便捷的口内扫描仪，定期获取口腔的数字模型。系统会自动与初始模型进行比对，监测牙槽骨、牙龈等组织的微观变化，从而实现修复效果的数字化长期随访和风险管理。

这套模式带来的实质性改变是双向的，对于我们的医生而言，工作模式正从高度依赖个人经验的“经验驱动型”，向基于多维数据的“数据决策型”转变。在复杂手术中，风险预判能力更强，手术的精准度和安全性大幅提升。根据我们的统计，一些复杂种植手术的时间平均缩短了约20%。更重要的是，这种标准化、数字化的流程，使得高水准的技术更容易被复制和传承，非常有利于年轻医生的快速、规范化成长。

对于患者朋友而言，就医体验变得前所未有的“可视化、可预测、少创伤”。患者可以通过生动的三维动画，直观地理解自己的病情和治疗方案，对治疗过程和最终效果心里“有底”。治疗过程本身因为更精准，带来的创伤、肿胀和疼痛感明显减轻。同时，复诊次数得以优化，特别是为异地患者提供了极大的便利，真正体现了以患者为中心的服务理念。

主持人：在推进数字化与人工智能技术落地过程中，贵院在技术应用、人才培养等方面遇到过哪些主要挑战？又是如何应对这些挑战，确保技术真正服务于诊疗质量提升的？

郑之峻：坦诚地说，这条转型之路并非一帆风顺。我们主要遇到过三个层面的挑战，并探索出了相应的应对之策。第一个挑战，是“数据孤岛”与系统融合难。早期，我们的CT、扫描仪、管理系统来自不同厂商，数据标准不一，形成一个个信息孤岛，无法互联互通，数字化的价值大打折扣。

我们的应对策略是“统一平台，强制对接 ”。医院下决心投入，建设了统一的医院信息集成平台，并制定了内部的医疗数据交换标准。我们立下规矩，所有新采购的医疗设备，必须以开放数据接口作为硬性准入条件。同时，我们与本土的科技企业合作，共同开发数据中台，像“翻译官”和“调度中心”一样，逐步打通了系统间的壁垒，让数据真正流动起来，为AI应用和流程优化提供了基础。

第二个挑战，是“人才断层”与思维转变难。这可能是比技术更难的问题。资深专家习惯传统的诊疗模式，对新技术有本能的谨慎；而年轻医生虽然熟悉数字产品，但缺乏将技术与临床需求深度融合的复合型知识。

我们的应对策略是“双路径培养，激励转型”。 一方面，我们创新性地设立了“数字化技术临床应用专员”这一岗位，招募有IT或工程背景的员工，让他们深入临床一线，成为连接临床医生与技术工程师的“桥梁”，既懂临床痛点，又懂技术语言。另一方面，我们对临床医生实行“数字化能力”分层考核，并将考核结果与职称晋升、出国深造等核心发展权益紧密挂钩，用制度激励驱动思维和行为的转变。此外，我们还与贵州大学计算机学院合作，为口腔医学专业的学生开设“智能口腔医学”选修课，提前布局和储备未来人才。

第三个挑战，是“技术评价”与成本效益平衡难。数字化投入巨大，如何科学评价其价值，证明这笔投入是值得的，而非“花瓶工程”？

我们的应对策略是“建立临床价值评估体系，用数据说话”。我们摒弃了单纯看设备使用率的传统方式，建立了一套以提升诊疗质量为核心的评估体系。我们追踪的关键指标包括：手术精度提升的百分比、相关并发症发生率下降的百分比、患者满意度及就诊时长的变化等。例如，通过对比数字化导板种植与传统自由手种植的精度数据，我们能够清晰地看到技术投入所带来的临床获益。用这些客观、硬核的数据来评估和证明技术的价值，使得全院上下对数字化建设的投入形成了共识，确保每一分钱都花在提升医疗质量的“刀刃”上。