
1、融入多模态数据分析的诊断教学工具:
Ortho-Net影像资料教学模型
introal-Net 口内照病灶识别系统
2、基于知识图谱的案例学习工具和治疗方案决策系统
基于3W优质正畸案例的教学
国内权威临床数据支持下的OrthoGPT模型
3、基于人工智能的教学反馈和评估系统
口内扫描+CBCT自动匹配辅助数字化排牙/模型分析
CNN+LSTM序列生成个性化的虚拟患者
基础强化—资料分析—临床思维—实践操作
我国错合畸形患病率高达高达74%,正畸医生严重不足,正畸治疗率极低。针对传统正畸教育的局限,我们提供了一种多元个性化学习模式搭配仿真临床实践的教学方式,利用AI为正畸教学赋能。该案例系统设计了三个功能模块:融入多模态数据分析的诊断教学工具、基于知识图谱的案例学习工具以及治疗方案决策系统及基于人工智能的教学反馈和评估系统,包涵从基础知识学习到实践技能的培养,再到教学管理和评估,形成了一个全面的教育解决方案。并不断优化,旨在提升用户体验,增强安全性及稳定性,以提高教学质量和学生学习效果,推动口腔正畸教育的数字化转型。
1、融入多模态数据分析的诊断教学工具:
Ortho-Net影像资料教学模型
introal-Net 口内照病灶识别系统
2、基于知识图谱的案例学习工具和治疗方案决策系统
基于3W优质正畸案例的教学
国内权威临床数据支持下的OrthoGPT模型
3、基于人工智能的教学反馈和评估系统
口内扫描+CBCT自动匹配辅助数字化排牙/模型分析
CNN+LSTM序列生成个性化的虚拟患者
基础强化—资料分析—临床思维—实践操作