人工智能在龋齿检测领域发展迅速，核心方法是利用卷积神经网络对口腔影像进行特征学习。主流模型通常基于数以万计的标注根尖片、全景片或口腔内照片训练，能够检测出肉眼难以分辨的早期龋坏（釉质脱矿期）和邻面龋。训练过程涉及图像预处理（去噪、对比度增强）、数据增强（旋转、缩放）以及网络结构优化（如U-Net、ResNet）。
在实际应用中，AI系统会输出龋齿位置、严重程度和置信度分数。一些系统还能自动生成龋坏区域的边界线，辅助医生制定治疗方案。研究表明，AI在检测邻面龋的敏感度可达80-90%，高于传统视诊（约60%），但特异性（假阳性率）仍有提升空间，部分模型会出现将着色或釉质发育不全误判为龋齿的情况。
临床使用注意事项：AI检测结果不应替代医生的最终判断，尤其对于咬合面窝沟龋和根面龋，AI的识别能力受限于图像分辨率和拍摄角度。建议口腔诊所将AI作为初筛工具，对于AI标记的疑似区域，再进行X光或激光荧光检测确证。
对于消费者端的口腔自查APP，AI通常基于手机拍摄的照片进行初步筛查。这类应用由于拍摄条件不稳定、缺乏标准化，误判率较高，仅供日常参考，不能作为诊断依据。未来随着多模态数据（结合近红外、荧光等）的融合，AI龋齿检测的准确性有望进一步提升。