中国青年网北京5月11日电 近日，俊小白功能材料实验室联合香港创信生物科技有限公司、上海奥莱邦生物有限公司等科研机构，在EI源刊《InternationalJournalofInformationTechnologiesandSystemsApproach》正式发表学术论文《机器学习在齿科修复体材料选择、微结构表征及性能评估中的应用》。该论文首次系统性将机器学习技术应用于齿科修复体材料全链路研究，标志着人工智能技术在口腔护理材料研发领域迈出关键一步，彰显俊小白在产学研医协同创新上的持续深耕。

　　本次论文聚焦牙科修复体材料领域材料选择、微结构表征、性能评估三大核心问题，系统综述机器学习技术在上述环节的应用现状、挑战与未来趋势，为牙科修复材料开发及口腔护理产品创新提供AI驱动新范式。研究核心覆盖陶瓷、树脂及羟基磷灰石基材料三大类牙科修复体，依托机器学习实现材料筛选、微结构图像识别与性能预测模型构建。其中羟基磷灰石凭借卓越生物相容性及对骨组织和牙本质的亲和力，被视为口腔修复领域理想材料。

　　研究指出，传统齿科修复体材料选择高度依赖经验，难以实现个性化匹配;微结构表征与性能评估周期长、成本高，且材料组分、工艺、微结构与性能之间的复杂非线性关系难以解析。机器学习可有效解决上述痛点，实现快速筛选候选材料、预测匹配度，通过图像识别与AI模式分析提升表征效率，依托性能预测模型缩短研发周期。

　　本论文是首个将机器学习系统应用于齿科修复体材料研究的学术综述，为羟基磷灰石等高端口腔修复材料研发提供AI方法论支撑，推动个性化口腔护理产品从“经验驱动”向“数据驱动”转型。