基于机器学习的多因素即刻种植体植入扭矩精准决策模型研究

本研究针对即刻种植体植入术中难以准确预测植入扭矩(Insertion Torque)的临床难题，通过系统评估种植体尖端设计(Implant Apex Design)、骨密度(Bone Quality)、骨内深度(Intraosseous Depth)和备洞方案(Osteotomy Preparation Protocol)四因素交互作用，创新性地构建了机器学习预测模型。研究采用决策树回归(DTR)和多元线性回归(MLR)算法，最终建立的DTR模型预测精度R2达0.951，显著优于传统统计方法，为临床即刻种植决策提供了标准化评估框架。

　　

在口腔种植领域，即刻种植技术因其能缩短疗程、减少手术次数而备受青睐。然而，拔牙后不规则的骨形态和骨缺损使得种植体难以获得足够的初级稳定性(Primary Stability)，这成为制约该技术成功的关键瓶颈。传统临床决策主要依赖医生经验，缺乏量化评估工具，而现有研究多局限于单因素分析，难以反映实际临床中多因素交互作用的复杂性。

中山大学的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究，通过创新的多因素实验设计和机器学习算法，建立了即刻种植植入扭矩的精准预测模型。研究采用三种不同尖端设计的Nobel种植系统（Nobel Active的锥形/深螺纹/长切削刃设计、Nobel Parallel CC的锥形/浅螺纹/长切削刃设计、Nobel Replace CC的锥形/浅螺纹/无切削刃设计），在模拟不同骨密度（15/20/30 pcf）的聚氨酯泡沫块中，结合两种备洞方案（常规备洞和欠尺寸备洞）和三种骨内深度（3/5/7 mm），系统测量了324个样本的植入扭矩值。

关键技术方法包括：1）采用标准化的聚氨酯泡沫块模拟不同骨密度；2）通过植入钻机单元记录时间-扭矩曲线获取最大植入扭矩(Max IT)；3）运用Box-Cox转换处理非正态分布数据；4）采用四因素方差分析(ANOVA)评估变量交互作用；5）构建多元线性回归(MLR)和决策树回归(DTR)机器学习模型。

影响因素分析

通过四因素方差分析发现：骨密度对植入扭矩影响最大（F=16874.778，p<0.001），其次是骨内深度、备洞方案和种植体尖端设计。在硬骨条件下，欠尺寸备洞可使扭矩提升85%（46.85 vs 31.85 N·cm），而深螺纹设计在3mm深度时扭矩提升75%（25.25 vs 14.45 N·cm）。

预测模型构建

MLR模型显示：硬骨质(β=0.627)、欠尺寸备洞(β=0.341)和骨内深度(β=0.62)是扭矩主要预测因子。DTR模型表现出更优的预测性能，验证集R²达0.951，显著优于MLR的0.839。模型可视化显示DTR预测曲线与实测值高度吻合（如图3所示）。

临床决策指导

研究提出"植入扭矩性能"标准化评估框架：在骨量有限（3mm深度）时，需联合深螺纹设计和欠尺寸备洞；而在7mm深度硬骨条件下，欠尺寸备洞可能导致扭矩超过安全阈值（>50 N·cm）。对于骨质疏松患者，即使优化所有可调参数，仍可能无法达到即刻负重所需的25 N·cm阈值。

这项研究的意义在于：首次建立了基于多因素分析的即刻种植决策模型，将临床经验转化为可量化的预测系统。提出的标准化评估框架使不同种植系统的性能比较成为可能，为术前规划、医患沟通提供了科学依据。研究采用的机器学习方法为口腔种植领域的人工智能应用开辟了新途径，其方法论也可拓展至其他医疗决策场景。未来研究可进一步纳入种植体直径、术者经验等变量，以提高模型的临床适用性。