Dentscape（德睿生医）正尝试用人工智能解决全球牙技师短缺问题。其共同创始人兼首席执行官 Bill 周正刚近日分享称，团队在创业早期曾以 2D 牙科产品向硅谷创业加速器 Y Combinator 路演，经历挫败后调整方向，转而聚焦牙科行业现有的人才与技术痛点。
德睿生医随后开发出一套算法，称可在 3 分钟内完成建模，把传统需要 1 至 2 周的制作流程大幅缩短。公司目前已与哈佛牙医学院合作，并将目标定为成为全球领先的数字牙科品牌。
AI 设计牙冠，试图保留天然牙齿细节
Bill 周正刚表示，通用人工智能模型目前设计出的假牙，容易出现牙冠造型完全相同的问题，缺少人类牙齿独有的细节特征，成品看起来不够自然，也会让牙医和牙技师花更多时间重新修改沟槽与咬合面。
德睿生医为此开发自适应人工智能（Adaptive AI），让机器学习过往病例。在生成假牙时，系统会尽量保留人类牙齿的「招牌风格」，并称可在 10 分钟内批量处理 100 颗牙冠，提供定制化修复方案，以缩短整体假牙制作时间。
通过数字孪生重建口腔结构
据介绍，团队会先通过口腔扫描仪拍摄 3D 影像，重建患者口腔的数字孪生，用于精确判断牙齿、牙龈和咬合结构。
在牙冠设计中，边缘与邻牙接触面的精度要求很高。接触过松，可能导致食物残渣堆积；接触过紧，则可能影响佩戴。Bill 周正刚表示，团队利用深度学习，把资深牙技师的手感与经验转化为计算机演算。
建立跨地区牙科 AI 数据库
德睿生医称，3D 牙科数据十分稀缺。公司早期获得台湾前三大牙技所投资，取得制作前后的完整历史数据，并据此建立通用大模型难以获得的数据壁垒。
团队也与台北医学大学合作开展专业数据标注，并邀请来自埃及、日本、澳大利亚和台湾等地的牙技师提供反馈，让系统适应不同地区的临床治疗偏好。根据该公司的说法，美国市场偏好效率较高的全冠治疗，欧洲市场更重视保留自然齿质的局部修复，日本则对美学规则有更高标准。
从生产流程延伸到牙医教育
为缩小数字建模与实体制造之间的差距，德睿生医会把计算机带到合作牙技所现场，将人工智能输出的文件实体化后套入模具，测试密合度，再依据经验法则反复微调算法。
针对减法切削（陶瓷块）和加法打印（光固化陶瓷混合树脂）两类制造流程，系统可导入不同制造参数进行设计优化。该技术目前不仅用于提升牙技产能，也已延伸至哈佛牙医学院等学术机构，由人工智能充当虚拟导师，实时分析学生上传的设计并提供临床细节反馈。