AI在口腔影像诊断中的应用已经从实验室走向临床，不少口腔诊所已开始使用基于卷积神经网络的辅助识别系统。这些系统通常安装在本地服务器或云端，与全景片、CBCT或口内X光片联动，能在数秒内完成数十个异常点标注。
以龋齿识别为例，AI系统通过大量标注过的牙片训练后，可以区分不同阶段的龋坏（釉质龋、牙本质龋、穿髓龋）。在临床测试中，某系统对邻面龋的检出率达到了92%，高于普通医师的85%。但需要注意，AI对早期釉质龋（仅表现为脱矿白斑）的识别准确率仍有待提升，且容易将牙釉质发育不全误判为龋坏。
牙周病诊断方面，AI可自动测量牙槽骨高度、计算骨丧失百分比，并标记出骨缺损区域。部分系统还能根据骨吸收形态（水平型、垂直型、混合型）进行初步分类。对于牙周炎患者，AI生成的骨丧失趋势图可用于评估疾病进展速度。但骨丧失的判断受CBCT层厚和扫描角度影响，同一患者不同设备可能产生微小差异，因此建议结合临床探诊结果综合判断。
根尖周病变的识别是AI的强项，因为病变区域通常表现为低密度影像，与周围正常骨组织界限清晰。AI可自动圈定病变范围，计算面积或体积，并追踪治疗后变化。在根尖片分析中，AI对根尖肉芽肿和囊肿的鉴别准确率约78%，远低于CT，主要因为二维影像重叠信息有限。
阻生牙的定位与邻近重要结构的关系评估，是AI辅助CBCT分析的重要应用。系统可自动标记下颌神经管、上颌窦底，并测量阻生牙根尖距神经管的距离，生成风险等级提示。但需注意，AI对神经管走向的判断在弯曲处容易出错，建议医生手动复核关键截面。
使用AI报告时，应保持批判性思维。目前主流系统的假阳性率约5%-10%，即每20张影像可能有1-2个标记为异常但实际正常。同时，AI对模糊影像、异物伪影、儿童混合牙列等特殊场景的适应性较差。最佳实践是：将AI输出作为提示，逐项核对，结合患者主诉、口内检查及咬翼片做最终诊断。