欧洲牙周病学会牙周病诊断的当代与新兴技术共识解读

欧洲牙周病学会牙周病诊断的当代与新兴技术共识解读【摘要】欧洲牙周病学会于2025年8月发布了《牙周病诊断的当代与新兴技术共识》。该共识全面审视了2018年牙周病新分类的实施情况、临床与影像学检查的诊断效能、生物标志物在牙周病诊断和预后判断中的价值，以及以人工智能为代表的新兴技术在诊室与非诊室场景下辅助牙周病筛查、诊断与风险评估的潜力与局限。本文旨在对该共识的核心内容进行梳理和解读，重点关注各诊断技术的证据质量、适用场景及未来发展方向，以期为国内牙周医师更好地理解该共识的内涵、优化临床诊疗策略提供循证参考。【关键词】牙周炎；牙周病诊断；牙周探诊；生物标志物；人工智能；专家共识牙周病的精准诊断是实施个性化治疗与改善预后的关键前提。自2018年牙周病国际新分类发布以来，牙周病的诊断标准与临床内涵均得到了系统更新［1］。然而，现有牙周病诊断试验研究的质量参差不齐，未能达到医学诊断研究的通用标准。影像学、生物标志物及人工智能（artificialintelligence，AI）等领域的快速发展，为牙周病的早期识别、风险预测及疗效评估带来了新的可能。在此背景下，欧洲牙周病学会召开了第20届欧洲牙周病学研讨会，深入探讨并最终形成《牙周病诊断的当代与新兴技术共识》［2］。本文拟对该共识的核心内容进行梳理与解读，为我国口腔医学界同仁提供临床实践参考。一、共识制订与方法学该共识严格遵循循证医学流程，以会前完成的8篇系统综述作为核心依据，经线下会议多轮结构化讨论与审阅达成。会议确立5个目标：①评估2018年牙周病新分类系统的诊断效能；②评估基于临床或影像学检查的传统诊断方法效能；③评估基于生物标志物的诊断方法效能；④明确新兴技术在诊室及非诊室场景下的应用趋势；⑤推动牙周病诊断领域高质量研究的发展。8篇系统综述由3个工作组负责，第一工作组围绕临床与影像学检查，重点评估2018年牙周病新分类系统的诊断效能及实施情况、牙周病诊断的临床评估方法及各类影像技术在牙周炎诊断中的准确性。第二工作组聚焦生物标志物，系统评估微生物、宿主以及遗传或表观遗传标志物在鉴别牙周病类型、识别牙周病进展及预测治疗反应方面的价值。第三工作组关注新兴技术在诊室及非诊室场景下的应用，重点探讨AI在牙周病筛查、诊断与风险评估中的应用前景。共识明确牙周病诊断试验的参考标准应与2018年牙周病新分类病例定义一致，预后试验的参考标准应基于牙齿丧失或特定时间内临床附着丧失（clinicalattachmentloss，CAL）的进展（如2mm）。评估新兴诊断技术需遵循多步骤框架，涵盖分析效能、临床效能、成本效益及其最终对临床实践与公共卫生的广泛影响［3］。Cochrane诊断试验准确性系统综述手册被确立为循证评估的权威模型［4］。该流程首先通过诊断准确性研究质量评价工具识别相关证据并评估其偏倚风险［5］；通过贝叶斯方法进行荟萃分析，获得诊断效能的估计值及可信区间；随后，运用证据与推荐分级体系对证据确定性分级［6］。二、2018年牙周病新分类系统的临床应用评估共识全面审视了2018年牙周病新分类系统的应用证据。在诊断效能方面，West等［7］发表的系统综述纳入8项研究，均以2012年美国牙周病学会（AmericanAcademyofPeriodontology，AAP）及美国疾病控制与预防中心（CentersforDiseaseControlandPrevention，CDC）病例定义为参考标准［8］。结果显示新分类系统展现出较高的灵敏度（0.92~1.00），能有效识别牙周炎病例，但特异度波动较大（0.25~0.92）。在预后判断方面，新分类系统对牙周炎导致牙齿丧失的预测效能与1999年AAP分类能力相似，受试者工作特征曲线下面积（areaunderthecurve，AUC）分别为0.592和0.582［9］。值得注意的是，在支持性牙周治疗（supportiveperiodontalcare，SPC）期间，Ⅳ期或C级牙周炎患者的失牙风险显著更高，且患者对SPC的依从性显著影响新分类的预测能力。另一项研究发现新分类与英国牙周病学会改编版的预后判断表现高度一致，HarrellC指数分别为0.922和0.925，均为“优秀”级别［10］。关于新分类系统诊断的可重复性，仅3项研究评估了其在检查者间与检查者自身的一致性。其中两项研究显示检查者间一致性为中等水平（Kappa值为0.37~0.51）［1112］。另一项研究显示检查者自身一致性为中等至非常好（Kappa值为0.52~0.85）［13］。不同层级医师与金标准评估者的判定符合率在64.4%至86.1%之间。新分类系统实施的主要问题在于其复杂性。首先，分期和分级的判定需要整合大量临床与影像学信息。一项涵盖95个国家1113名具备牙周专业背景人员的调查显示，22%的受访者认为使用该分类进行诊断是“有些困难至非常困难”［7］。部分诊断指标的解释具有一定主观性，一些临界病例的区分尤其困难。其次，缺乏既往病史资料以及无法明确牙齿缺失原因也是实际应用中的困难。部分国家的医疗保险体系尚未与新分类接轨，限制了其推广。流行病学研究中，新分类所要求的全面临床与影像学评估在大样本人群中难以执行，且流调中通常难以明确牙齿缺失原因，可能导致对重度病例的低估。另外，新分类系统提高了早期牙周炎（Ⅰ、Ⅱ期）病例的检出率，可能引发对公共卫生资源规划的担忧。因此，共识建议应致力于简化新分类流程以降低其复杂性与耗时，减少诊断重叠，如明确界定牙龈炎与Ⅰ期牙周炎、Ⅲ期与Ⅳ期牙周炎的界限，并开发适用于流调研究的简化版本。同时，AI等新技术的辅助应用被视为破解当前应用瓶颈、提升诊断效率的关键路径。三、牙周病诊断中的临床检查与影像学方法1.临床检查：共识重申牙周探诊在当前牙周临床检查中的核心地位。探诊深度（probingdepth，PD）、CAL与探诊出血（bleedingonprobing，BOP）是诊断牙周炎、进行分期与分级及判断牙龈炎症的3项基础指标。从组织学角度看，探诊准确性受组织炎症状态的影响。中度及重度炎症位点，探针常穿透袋底结合上皮到达结缔组织内，深入范围可达0.5mm，在健康或已成功治疗的位点，探针则多止于结合上皮内［1416］。因此，PD并不完全等同于组织学牙周袋深度。经培训和校准的医师使用标准化手工牙周探针在不同时点测量PD和CAL具有可重复性。PD及CAL测量值达到完全一致（误差0mm）的比例分别为33%~70%和32%~71.7%［17］。若将可接受的误差范围放宽至1mm，同一检查者两次检查间的一致性则显著提升，PD和CAL可分别达到81.2%~99.6%和84.0%~98.8%［1820］。也有近期研究显示，检查者间和检查者自身探诊结果的一致性均超过95%［2123］。组内相关系数显示，检查者自身的可重复性较高（0.759~0.863），而检查者间的可重复性相对较低且变异较大（0.197~0.791）［24］。共识指出，影响PD及CAL测量可重复性的因素包括探针尖端直径、刻度标记与探针形态、探针的角度、放置位置及所施加的压力，以及牙周组织的炎症程度等。共识指出一个位点是否呈现BOP，除炎症外，还受局部解剖（如牙龈的血管分布与角化程度）、患者全身状况（如性激素水平、吸烟）以及探诊操作的综合影响［25］。例如，过大的探诊力（超过0.25N）可能因组织创伤导致假阳性［26］，而探诊角度不当可能低估BOP［27］。在标准化操作下，BOP仍是临床评估牙周炎症活动性的关键指标。对于传统手工探针的替代工具，如电子恒压、压力敏感、温度及超声探针等，由于缺乏与手工探针直接比较的组织学证据，迄今尚未能证实其在准确性上具有优势。一项纳入26项研究的系统综述显示，这些新兴探针在测量的可重复性方面也并未优于手工探针［17］。关于改善患者体验如减轻探诊疼痛的研究结果相互矛盾，未能表明任何替代探针具有明确优势［2830］。综合考虑诊断性能、成本效益及可用性，手工牙周探针仍是当前所有临床及研究中公认的标准工具。共识明确了标准化手工探针的关键参数：尖端直径0.5mm，呈圆柱形线状结构；配备0.25N的恒力限力装置；探针体部为15mm刻度，带有精确的单个或带状毫米标记；整体锥度为1.75°［31］。根分叉病变方面目前临床上常用的分类法有Glickman的4度分类法和Hamp的3度分类法［3233］。在临床研究中，Hamp分类更具可重复性和可比性，因此更推荐使用。共识采用Hamp分类，评估时需使用刚性弯曲探针（如Nabers探针）在分叉入口处进行水平方向探诊，以确定水平向CAL。然而，临床上区分Ⅱ度与Ⅲ度根分叉病变仍存在挑战，即便使用弯曲探针，也可能难以完全穿通Ⅲ度病变涉及的根分叉通道。研究显示，在颊侧、舌侧和近腭侧根分叉入口处，检查者对根分叉病变分度及水平向CAL的自身前后一致性为“优秀”，而在远腭侧仅为“中等”［3435］。与术中测量结果相比，弯曲刚性Nabers探针的准确性高于直形刚性探针及压力控制式柔性塑料探针，此外远腭侧根分叉位置本身解剖特点及邻牙的存在均可降低根分叉病变探诊的准确性［34，36］。共识规定了牙周诊疗各阶段的临床评估流程。初诊患者必须进行详细的全口检查，包括记录每颗牙6个位点的菌斑水平、PD、CAL、BOP、溢脓及牙龈退缩，同时评估根分叉病变和牙齿动度，建立完整的基线资料。患者进入SPC阶段后，可采用简化的监测方案。日常复诊中记录BOP位点及超过特定阈值（如>4mm）的PD以监测牙周状态。但该方案无法识别不以牙周袋加深为表现的隐匿性附着丧失。因此，共识建议需定期通过复查全口CAL或结合影像学检查进行再评估，但目前尚无最优复查间隔的循证证据。2.影像学检查：虽然牙周病的诊断仍以临床检查为核心，但影像学检查在牙周病分类和预后判断中具有重要的辅助价值。二维影像仍是评估初诊患者牙周状态与SPC期牙槽骨变化的金标准，其与邻面CAL具有较强相关性（r≈0.8）［37］。共识强调应尽量降低电离辐射暴露，优先采用带矩形限束的数字化成像，并严格遵循辐射防护规范。传统二维影像包括曲面体层X线片、根尖片和𬌗翼片。曲面体层X线片能在较低辐射剂量下提供较全面的筛查信息，但其固有的非均匀放大、结构重叠、几何失真等均可能影响细微的牙周结构尤其是牙周膜的识别，并降低线性测量的准确性。根尖片与翼片仍为影像评估的主要手段，可清晰显示牙根、牙槽骨、牙周膜与硬骨板，同时可有效揭示局部促进因素，如牙石沉积、牙根形态异常及修复体悬突。翼片在测量釉质牙骨质界至骨嵴顶距离方面具有较高的准确性，但在中重度牙周炎病例中难以全面呈现牙槽骨水平。总体而言，二维影像的局限主要包括成像技术本身的制约（如平行投照或等分角投照方式）、三维信息缺失、解剖结构重叠、设备与传感器差异以及测量者间一致性问题。因此，影像判读需结合标准化投照流程及完整的临床检查。基于3项研究共983例患者的证据表明，传统二维影像诊断牙周炎总体准确性为0.82，敏感性为0.77，特异性为0.76［3840］。根尖片的特异性优于翼片和曲面体层X线片，敏感性则相近。与CAL的相关性上，根尖片也优于曲面体层X线片。在根分叉病变的评估中，影像学检查往往低估病变程度。因此，根分叉病变的诊断主要依靠临床检查。二维影像无法显示软组织附着情况，这在评估再生治疗效果时尤为关键，因再生治疗可能实现结缔组织附着而不伴随明显的骨形成。综合各类影像方式的局限与优势，根尖片被认为是当前最优的二维影像选择。若以曲面体层X线片作为常规检查，对于影像质量欠佳的区域，应补充拍摄根尖片以提高诊断的准确性。系统综述纳入的二维影像替代技术包括锥形束CT（conebeamCT，CBCT）、计算机辅助密度分析、数字减影放射成像、传统二维影像的分形分析、MRI、口内超声等［41］。但纳入的研究均未完全符合诊断研究报告规范，仅CBCT研究具备荟萃分析的条件。CBCT是证据最充分的替代技术，在精确分析骨缺损形态方面已证实其优于根尖片，荟萃分析显示CBCT对诊断上颌磨牙根分叉病变有较高的敏感性和特异性［41］。但基于辐射剂量和成本效益的综合考量，共识不推荐将CBCT作为牙周病的常规诊断工具，但在复杂骨缺损和难以判定的根分叉病变等特定情境下，CBCT可作为补充手段。分形分析通过对传统根尖片或曲面体层X线片进行数学处理，可辅助识别早期牙周炎和监测疾病进展。现有研究表明分形维数随牙周病严重程度增加而降低，但尚无统一的截断值可区分牙周健康与牙周炎［41］。计算机辅助密度分析与数字减影放射成像更适用于科研，主要用于检测骨密度或骨水平随时间的变化，并依赖严格的投照标准化，临床适用性有限。MRI与口内超声虽处于研究阶段，然而随着技术的进一步发展，这两种影像技术均有望用于牙周病诊断。MRI能识别早期牙周病和监测骨水平变化［42］。在根分叉病变评估中，MRI与CBCT的一致性达到80%~100%。在识别水平与垂直骨丧失时，其相对于CBCT的敏感性和特异性均接近1.00，但与临床诊断相比，敏感性和特异性则分别为0.63和0.85［43］。此外，MRI与根尖片在骨丧失测量上的一致性超过95%［44］。口内超声的应用证据非常有限，仅有一项研究针对下颌磨牙颊侧根分叉病变进行了分析，该研究以CBCT为金标准时，超声的敏感性与特异性分别为0.98和1.00［45］。MRI受限于成本高、检查时间长、设备可及性差以及对操作者扫描与判读能力要求高，同时患者接受度亦有限。超声检查同样存在操作依赖性强、探头尺寸受限、视野范围较窄、部分区域可达性差等问题，并对操作者训练提出较高要求。其他非电离影像方式，如光学相干断层扫描与荧光光谱成像，目前尚无这些方式用于牙周病诊断的系统证据。当前共识是二维根尖片凭借其综合优势，仍是满足大部分诊断需求的核心技术，而CBCT则定位于为复杂病例提供关键三维信息的补充手段。共识进一步提出具体的临床与影像学检查整合的流程图（图1）。四、生物标志物的进展、局限与发展方向1.生物标志物的进展：共识指出，尽管生物标志物尚难以替代传统牙周病诊断方法，但部分标志物已在特定应用场景中展现出明确的转化潜力。牙龈卟啉单胞菌是区分牙周健康与牙周炎最可靠的单一微生物标志物［46］。基于多菌种的龈下微生物生态失调指数等复合指标，其诊断准确性（AUC>0.95）优于单一细菌检测［46］。宿主生物标志物中，基质金属蛋白酶8（matrixmetalloproteinase8，MMP8）目前研究最充分。唾液和龈沟液中的活性MMP8在区分牙周健康与牙周炎方面具有较好的诊断准确性（AUC为0.70~0.90），已被开发为椅旁即时检测工具，用于辅助判断牙周组织的炎症负荷［47］。骨代谢相关标志物如Ⅰ型胶原C端肽在反映牙周炎特征性骨吸收方面表现突出，相比单纯的细胞因子更能准确反映牙周炎的组织破坏特征［47］。基因检测在特定领域具有明确意义。对于罕见的早发性或作为综合征表现的牙周炎，组织蛋白酶C等基因的变异具有决定性诊断价值［48］。对于常见的牙周炎，研究热点已转向多基因风险评分，通过整合全基因组关联研究发现多个风险位点，可以评估个体的遗传易感性［48］。2.主要局限：共识表明无论是微生物、宿主来源还是遗传或表观遗传标志物，目前均无法以可接受的诊断效能可靠地区分牙周健康、牙龈炎与牙周炎，也无法有效区分牙周炎的不同分期或分级。微生物标志物研究多依赖过时的单菌种检测或未预设标准的菌量估计，且普遍未控制牙周病的严重程度、剩余牙数及牙周袋情况等关键混杂因素，加之检测技术快速迭代，难以建立稳定、可推广的诊断阈值［46］。多数研究聚焦于微生物种类与牙周状态的关联，而非验证其作为诊断工具的效能，整体证据不足以达到临床诊断试验的要求。宿主标志物方面，可用于荟萃分析的研究有限，多为发现性研究且偏倚风险较高，多数标志物的AUC、敏感性和特异性在0.7~0.9范围内但表现不稳定，且低于理想诊断阈值（一般大于0.90）［47］。此外，龈沟液采集操作复杂，限制了其在临床实践及公共卫生筛查中的应用，尤其不适合弱势或难以接触口腔科服务的人群。遗传与表观遗传标志物虽能反映牙周病的遗传易感性，但仅对罕见的可遗传单基因牙周病，以及作为综合征表现的牙周炎具有诊断价值［48］。常见牙周炎属于多基因疾病，遗传易感性由多个基因位点相互作用，并与环境、行为和生活方式等因素相互作用，促进疾病的发展。在预后判断方面，无论是未经治疗患者的牙周病自然进展，还是治疗后的复发风险与疗效维持，现有微生物、宿主或遗传标志物均无法提供可靠的预测性能。现有研究多未达到纵向预后研究的基本标准，样本量有限、随访时间不足且病例定义不一致，临床价值尚待验证。3.发展方向：未来应推动检测技术开发与应用场景适配，主要涵盖3个方向，首先是直接面向非专业人群的测试，这类检测需满足操作简便、结果易于解读、储存条件宽松且成本低廉的要求，通常采用唾液、漱口水或口腔拭子作为样本，用于初步评估个体健康状态；第二是非诊室的即时检测，适用于药房、护理机构等初级医疗场景，这类检测对敏感性和特异性的要求更高，可能需要联合互补性检测方法以提高准确性，若涉及龈沟液或龈下菌斑等位点特异性样本，还需严格控制采样技术带来的异质性；第三是供口腔临床诊疗使用的专业诊断测试，其诊断效能必须在敏感性、特异性上超越传统的临床及影像学检查方法。若用于长期疗效评估，还需具备较低的操作者自身和操作者间异质性，以确保结果的可比性［2］。实现上述目标的核心前提是推动采样方法、样本处理与生物标志物分析流程的全面标准化。在此基础上，多组学整合与AI分析为突破当前诊断瓶颈提供了关键方向。通过将基因组、蛋白质组、代谢组等组学信息进行联合分析，可构建性能更高的复合生物标志物体系。尽管仍处于探索阶段，但随着数据融合方法和AI模型的不断成熟，这一方向有望显著提升生物标志物的稳定性与可推广性，推动牙周病诊疗向精准医学迈进。五、新兴技术在牙周病诊断中的应用与展望1.新兴技术的诊断定位与监管原则：共识所指的新兴技术是用于牙周病筛查、诊断与风险评估的一系列方法，涵盖图像、结构化数值数据、非结构化文本资料等多类数据模态，以及用于解析这些复杂数据的各类应用数据科学技术。AI是其中的重要组成部分，但还包括问卷算法、生物标志物分析及传统预测模型等多类非AI方法［2］。AI被定义为能从数据中学习并自主输出如预测、建议或决策的机器系统。全球口腔AI市场仍处于发展早期，各国监管机构持审慎态度。截至2024年，仅少数产品获批，我国国家药品监督管理局尚未批准任何与牙周相关的AI医疗器械。已批准产品均定位是辅助医师进行影像学骨水平测量的工具，最终的诊断责任仍由临床医师承担。这些AI辅助系统验证通常结合实验室测试与临床评估，实验室测试使用由口腔专家小组确定标准的数百至数千张影像进行评估，临床验证则通常采用多阅片者多病例的随机对照研究［2］。共识强调跨地域验证对推动AI全球应用至关重要。2.诊室内新兴技术的应用：在诊室内，新兴技术主要用于牙周病的筛查、诊断与预后评估。最常见的基于AI的分析方法是机器学习和深度学习，后者主要采用卷积神经网络和人工神经网络。现有证据表明，这些方法在提高筛查和诊断的准确性与效率方面表现突出，在区分不同牙周状态时可达到与口腔专业医师相当的水平，显示出显著的临床辅助价值［49］。基于二维影像的AI诊断最为成熟，在14项研究中，卷积神经网络及其他深度学习模型在检测和分类牙槽骨丧失方面表现出高准确性、高敏感性和高特异性。当影像资料与临床数据结合时，可进一步提高分期判断的准确性［49］。7项基于口内照片的AI分析研究因缺乏有效参考标准，其诊断准确性难以评估［49］。5项基于唾液、龈沟液生物标志物的研究，结合机器学习、红外光谱等新兴技术进行分析，显示其在牙周病分类中表现出高诊断准确性［49］。仅有1项研究使用机器学习分析电子病历，显示中等诊断性能，提示年龄和牙齿松动度可作为牙周状态的预测因子［49］。6项基于临床数据并进行内部验证的模型在特定牙周病条件下呈现出较高的分类准确性，证实其在临床环境中进行针对性评估具有较强的预测价值［49］。在牙周病预后判断领域，监督机器学习是目前唯一经过临床验证的技术路径，通过整合患者人口统计学特征、系统病史、牙周临床记录及影像学资料等结构化数据，构建个体化风险评估模型［48］。现有研究主要基于牙周维护期的患者，初步证据显示这类AI模型的预测效能不逊于传统评估工具，甚至部分指标更具优势。3.非诊室场景中新兴技术的应用：在非诊室场景如社区、家庭或初级保健机构中实施大规模牙周病筛查，是新兴技术发挥公共卫生价值的重要方向［50］。目前，自填问卷依然是最常用的筛查方式，其中以CDC/AAP设计的问卷使用最广泛［51］。证据显示，无论采用问卷、生物标志物、影像学AI算法或自我评估出血等方式，筛查工具检测牙龈炎的敏感度偏低，通常约为40%。唯一例外的是一项基于牙膏碎屑中血红蛋白浓度的研究，其报告的敏感度达83.9%［52］。对于重度（Ⅲ、Ⅳ期）牙周炎使用自填问卷以及基于生物标志物或图像数据训练的AI算法进行筛查，其敏感性与特异性均超过70%，AUC大于0.8；而对于轻度牙周炎，上述工具的表现则较弱。当在上述模型中加入年龄、性别、吸烟等风险因素后，均能提升其筛查性能［50］。将自填式问卷与特定生物标志物结合使用（如唾液活性MMP8），也可显著提升模型的表现，使其AUC达到0.9，敏感度与特异度接近90%［50］。基于曲面体层X线片的AI算法能较准确地识别牙槽骨丧失、牙周炎分期，并在部分研究中检测到角形骨吸收或根分叉病变，AUC为0.733~0.951，且处理速度显著优于人工判读，单张影像分析时间不足1s［53］。4.新兴技术驱动的牙周病诊断未来路径：新兴技术正从技术探索迈向以临床转化与系统整合为核心的新阶段。实现从实验室到诊室的转化，必须破解模型“黑箱”特性、突破数据壁垒与泛化瓶颈，并与临床工作深度融合。共识针对AI模型规划了清晰的发展路径。研究必须以临床需求为导向，确保AI输出与诊疗决策直接相关；构建高质量、多中心、多样化的共享数据集，为模型训练奠定坚实基础；推进三维影像等多模态信息的融合分析，强化模型可解释性，使AI的“思考过程”对医师透明。此外，必须推动AI工具与现有电子病历、影像系统的无缝衔接，开展成本效益分析与合规论证，建立统一的效能评估标准。最终，所有模型均需在真实临床场景中接受持续验证与迭代学习［2］。实现这一愿景需要建立包括数据科学家、临床医师和生物学家在内的跨学科协作团队，并在全球范围内采集涵盖不同人群与环境特征的多样化数据，确保模型的公平性与泛化能力。研究机构与监管机构需要共同建立完善的数据治理架构和政策框架，为高质量的多中心临床研究提供制度保障。共识呼吁将技术普惠提升至战略高度。面对牙周病带来的全球健康负担，新兴技术的开发与验证应始终致力于突破资源壁垒，通过研发成本可控、操作简便的智能工具，构建适用于基层与资源匮乏地区的筛查路径，确保技术进步能跨越社会经济差异，真正服务于每一位患者，推动牙周病诊疗迈入更精准、高效、公平的新时代。六、对中国牙周临床实践的启示该共识为牙周病诊断的现状与未来发展提供了系统化框架。共识既坚定地重申了标准化手工探诊与二维影像作为诊断基石的核心地位，也为生物标志物检测、以AI为代表的新兴技术的评估与应用建立了清晰的循证路径。未来的牙周病诊断将从单一指标迈向多模态整合，结合传统临床检查、精准影像分析、分子层面信息与数据科学方法，以实现更早期、更精准的疾病识别与风险分层。该共识对我国临床实践具有重要启示。2018年牙周病新分类系统在病例识别及预后评估方面具备优势，但操作的复杂性在一定程度上限制了其推广。未来可探索适用于本土诊疗场景的简化流程或决策辅助工具，并通过多中心研究验证其适用性与预测效能。AI等技术有望辅助提升分期分级的效率与一致性，但应建立在充分循证评估的基础上。共识强调的规范化临床检查，在我国以综合口腔门诊和基层医疗机构为主体的诊疗体系中尤为重要。持续加强牙周探诊及影像投照与判读的标准化培训与质量控制，是提升诊断一致性与可靠性的重要基础。AI等新兴技术当前应定位于临床决策的辅助工具，而非独立的诊断手段。鉴于我国在相关技术的监管审批与临床验证方面仍处于发展阶段，未来应优先开展基于中国人群的多中心真实世界研究，推动符合国情的诊断工具研发与应用。牙周病精准诊断依赖于临床、影像、生物标志物及遗传等多维度信息的整合分析。需加强口腔医学与数据科学、生物工程等学科的交叉合作，在符合伦理与数据安全规范的前提下，逐步构建高质量的多中心临床数据库，为新技术的验证与优化提供可靠支撑。在公共卫生层面，共识强调非诊室筛查在牙周病防控中的潜在价值。结合我国社区卫生服务体系，可探索推广简便、低成本的筛查策略，例如将问卷调查与唾液检测相结合，将牙周病早期识别纳入慢性病管理与口腔健康促进体系，提升公众认知与主动就诊意识。面对牙周病诊断技术的持续发展，我国牙周医师应在夯实传统诊断技能的基础上，坚持循证医学原则，审慎引入新技术，积极参与其本土化验证与优化，推动我国牙周病诊断向更精准、高效、可及的方向发展，最终提升整体诊疗水平，惠及广大患者。参考文献[1]CatonJG,ArmitageG,BerglundhT,etal.Anewclassificationschemeforperiodontalandperi-implantdiseasesandconditions:introductionandkeychangesfromthe1999classification[J].JClinPeriodontol,2018,45Suppl20:S1-S8.DOI:10.1111/jcpe.12935.[2]HerreraD,TonettiMS,ChappleI,etal.Consensusreportofthe20thEuropeanWorkshoponPeriodontology:ContemporaryandEmergingTechnologiesinPeriodontalDiagnosis[J].JClinPeriodontol,2025,52Suppl29:4-33.DOI:10.1111/jcpe.14152.[3]HorvathAR,LordSJ,StJohnA,etal.Frombiomarkerstomedicaltests:thechanginglandscapeoftestevaluation[J].ClinChimActa,2014,427:49-57.DOI:10.1016/j.cca.2013.09.018.[4]BossuytPM,DeeksJJ,LeeflangMM,etal.Evaluatingmedicaltests:introducingtheCochranehandbookforsystematicreviewsofdiagnostictestaccuracy[J].CochraneDatabaseSystRev,2023,7:ED000163.DOI:10.1002/14651858.ED000163.[5]WhitingPF,RutjesAW,WestwoodME,etal.QUADAS-2:arevisedtoolforthequalityassessmentofdiagnosticaccuracystudies[J].AnnInternMed,2011,155(8):529-536.DOI:10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009.[6]SchünemannHJ,MustafaRA,BrozekJ,etal.GRADEguidelines:22.TheGRADEapproachfortestsandstrategies-fromtestaccuracytopatient-importantoutcomesandrecommendations[J].JClinEpidemiol,2019,111:69-82.DOI:10.1016/j.jclinepi.2019.02.003.[7]WestNX,GormleyA,PollardAJ,etal.Evaluatingtheperformanceandimplementationofthe2018classificationofperiodontaldiseases:asystematicreviewandsurvey[J].JClinPeriodontol,2025,52Suppl29:34-57.DOI:10.1111/jcpe.14170.[8]EkePI,PageRC,WeiL,etal.Updateofthecasedefinitionsforpopulation-basedsurveillanceofperiodontitis[J].JPeriodontol,2012,83(12):1449-1454.DOI:10.1902/jop.2012.110664.[9]ElSayedN,Rahim-WöstefeldS,StockerF,etal.The2018classificationofperiodontaldiseases:itspredictivevaluefortoothloss[J].JPeriodontol,2022,93(4):560-569.DOI:10.1002/JPER.21-0211.[10]DukkaH,DietrichT,SalehM,etal.Prognosticperformanceofthe2017WorldWorkshopclassificationonstagingandgradingofperiodontitiscomparedwiththeBritishSocietyofPeriodontology′simplementation[J].JPeriodontol,2022,93(4):537-547.DOI:10.1002/JPER.21-0296.[11]MariniL,TonettiMS,NibaliL,etal.Thestagingandgradingsystemindefiningperiodontitiscases:consistencyandaccuracyamongstperiodontalexperts,generaldentistsandundergraduatestudents[J].JClinPeriodontol,2021,48(2):205-215.DOI:10.1111/jcpe.13406.[12]RavidàA,TravanS,SalehM,etal.Agreementamonginternationalperiodontalexpertsusingthe2017WorldWorkshopclassificationofperiodontitis[J].JPeriodontol,2021,92(12):1675-1686.DOI:10.1002/JPER.20-0825.[13]AbrahamianL,Pascual-LaRoccaA,BarallatL,etal.Intra-andinter-examinerreliabilityinclassifyingperiodontitisaccordingtothe2018classificationofperiodontaldiseases[J].JClinPeriodontol,2022,49(8):732-739.DOI:10.1111/jcpe.13618.[14]AgueroA,GarnickJJ,KeagleJ,etal.Histologicallocationofastandardizedperiodontalprobeinman[J].JPeriodontol,1995,66(3):184-190.DOI:10.1902/jop.1995.66.3.184.[15]ArmitageGC.Manualperiodontalprobinginsupportiveperiodontaltreatment[J].Periodontol2000,1996,12:33-39.DOI:10.1111/j.1600-0757.1996.tb00078.x.[16]ListgartenMA,MaoR,RobinsonPJ.Periodontalprobingandtherelationshipoftheprobetiptoperiodontaltissues[J].JPeriodontol,1976,47(9):511-513.DOI:10.1902/jop.1976.47.9.511.[17]StødleIH,ImberJC,ShanbhagSV,etal.Methodsforclinicalassessmentinperiodontaldiagnostics:asystematicreview[J].JClinPeriodontol,2025,52Suppl29:58-73.DOI:10.1111/jcpe.14145.[18]WangSF,LeknesKN,ZimmermanGJ,etal.Reproducibilityofperiodontalprobingusingaconventionalmanualandanautomatedforce-controlledelectronicprobe[J].JPeriodontol,1995,66(1):38-46.DOI:10.1902/jop.1995.66.1.38.[19]BaderstenA,NilvéusR,EgelbergJ.Reproducibilityofprobingattachmentlevelmeasurements[J].JClinPeriodontol,1984,11(7):475-485.DOI:10.1111/j.1600-051x.1984.tb01347.x.[20]MullallyBH,LindenGJ.Comparativereproducibilityofproximalprobingdepthusingelectronicpressure-controlledandhandprobing[J].JClinPeriodontol,1994,21(4):284-288.DOI:10.1111/j.1600-051x.1994.tb00319.x.[21]AndradeR,EspinozaM,GómezEM,etal.Intra-andinter-examinerreproducibilityofmanualprobingdepth[J].BrazOralRes,2012,26(1):57-63.DOI:10.1590/s1806-83242012000100010.[22]FitzgeraldBP,HawleyCE,HarroldCQ,etal.Reproducibilityofmanualperiodontalprobingfollowingacomprehensivestandardizationandcalibrationtrainingprogram[J].JOralBiol(Northborough),2022,8(1):0063.DOI:10.13188/2377-987X.1000063.[23]LafziA,MohammadiAS,EskandariA,etal.Assessmentofintra-andinter-examinerreproducibilityofprobingdepthmeasurementswithamanualperiodontalprobe[J].JDentResDentClinDentProspects,2007,1(1):19-25.DOI:10.5681/joddd.2007.004.[24]RamanauskaiteA,ObrejaK,SchwarzF,etal.Reliabilityofprobingdepthass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