口腔医学

区域保留 GAN 在牙科患者身份保护中的应用

生成对抗网络牙科图像隐私保护医学教育文章提出了一种创新的区域保留生成对抗网络（GAN）反演方法，用于在牙科患者图像中保护身份隐私，同时保留牙科特征（如牙齿、颌形、嘴唇），以支持教育和研究。该方法通过训练一个区域保留编码器，优化 GAN 反演过程，确保牙科区域的准确重建。实验结果表明，系统在多种输入图像上有效生成去识别的合成图像，保留关键牙科特征，并通过临床专家评估验证其有效性和实用性。该方法为牙科教育和研究提供了一种高效的去身份化解决方案。

基于自然语言处理的自动化正畸诊断系统

自然语言处理正畸诊断医疗AI 多标签分类文章提出了一种基于自然语言处理（NLP）的自动化正畸诊断系统，旨在从牙医撰写的自由格式医疗证书中提取患者问题并生成治疗优先级列表。通过标注990份医疗证书，将任务分解为多标签分类（问题提取）和学习排序（治疗优先级）两个子任务。实验结果显示，系统在问题提取任务中达到0.585的F1分数，在治疗优先级排序中与人工评估的相关系数为0.584。该系统为临床实践提供了高效、标准化的诊断支持工具，并计划未来扩展至文本简化和多模态数据处理。

牙科龋齿与失业：美国非法药物使用者的关联研究

牙科健康失业非法药物使用文章探讨了美国成年人中非法药物使用与牙科龋齿及失业之间的关系。研究基于2015-2018年美国国家健康与营养调查数据，分析了可卡因、海洛因和甲基苯丙胺使用者的牙科健康状况及其对就业的影响。结果显示，当前药物使用者中，严重龋齿患者失业率显著高于无龋齿者（OR=2.6）。研究强调了牙科健康干预在药物使用者康复和就业中的重要性，并建议将口腔健康纳入多学科公共健康干预策略。

口腔医疗从业者健康与工作体验：系统评价整合研究

口腔医疗职业健康系统评价文章提出了一项关于口腔医疗从业者健康与工作体验的整合研究协议。该研究旨在通过系统评价和荟萃分析，全面评估影响口腔医疗从业者健康、福祉和工作体验的多层次因素。研究采用乔安娜布里格斯研究所和Cochrane手册指南，通过六大学术数据库检索相关文献，并使用AMSTAR-2和ROBIS工具评估方法学质量。研究结果将为改善口腔医疗工作环境、提升从业者健康水平提供重要依据，并为相关政策制定和未来研究方向提供参考。