口腔健康是全身健康的重要組成部分，被世界衛生組織列為人體健康的十大標準之一。而口腔疾病如牙結石、齲齒、牙齦炎等，如果沒有在早期發現和及時治療，致病菌及毒素，可進入血液循環，促進動脈粥樣硬化，增加心肌梗死的風險。

在現代口腔疾病檢查中，除了依賴影像學檢查，還需要臨床醫生的視診、探診、叩診、捫診等手段。雖然診斷準確率高，但存在專業設備依賴性強、看病成本高、時間不便等問題，很多患者往往會選擇在牙疼難以忍受時，才抽空前往醫療機構，不僅拖延了最佳的治療時間，而且看病成本大幅上升。

01AI+口腔鏡=24 小時全能牙醫

因此，涂鴉一直在思考，如何讓用戶在家里，以極低的成本，就能實現口腔問題的日常篩查和早期預警。本次，涂鴉重磅推出On-AppAI口腔鏡方案，可用于口腔鏡、智能牙線、唾液檢測儀等檢查設備上，也可擴展應用于耳窺鏡、其他帶微型攝像頭的產品上。用戶上傳拍攝的口腔圖片或視頻，即可自動進行端側本地 AI 分析，從而快速篩查出牙結石、齲齒、牙齦炎、牙齒變色、發育不全等六種不同類型的口腔疾病，并提供緩解建議與就醫提醒，實現“早發現、早干預”。該方案功能開箱即用，成本低、落地量產速度更快。

（檢查結果同步顯示在 App 端）

具體應用場景可參考：

• 家庭日常檢測：早晚刷牙后隨手拍攝口腔影像，就能快速篩查牙菌斑、牙齦炎等常見問題，建立個人口腔健康檔案
• 遠程健康咨詢：在線上問診前，患者可以先完成自主檢測，為醫生提供可視化的參考，提高咨詢效率
• 兒童口腔護理：通過趣味性的檢測界面，幫助家長及時發現兒童齲齒、牙齒發育異常等問題
• 術后康復跟蹤：定期記錄口腔狀況，對比歷史信息，跟蹤恢復情況

02四道技術流程，打造精確口腔報告

On-AppAI口腔鏡方案技術流程示意圖：

1、初步過濾

在檢測到圖像時，系統會先使用二分模型對輸入圖像進行初步篩選，以過濾掉與口腔無關的圖像，確保后續分析有效性。

2、精細篩查

對口腔圖像進一步細分，識別正常、齲齒、牙結石、牙齦炎、牙齒變色、發育不齊、潰瘍等類型。通過有效的分類算法，保障判斷準確。

3、可視化分析

在模型預測完成后，可利用模型卷積層生成關注區域熱力圖。此外，涂鴉還提供三種不同的濾鏡模式，包括日光模式、牙周模式、齲齒模式，能更全面地分析和展示檢測結果。

4、結果輸出

最終，系統將返回整體的預測指標，以及經過渲染的濾鏡圖像，為用戶提供清晰直觀的分析結果。

03強大 AI 模型，成就差異化功能

涂鴉 On-AppAI 口腔鏡方案，在移動端模型部署采用 TensorFlow Lite 方案。該方案具備高效推理、低延遲、低功耗的優勢，支持設備本地離線運行，快速提升用戶體驗與響應速度。

（On-App AI 整體架構圖）

1、離線本地化運行，口腔檢測 24 小時待命

傳統口腔鏡在 Wi-Fi 離線或聯網不穩定時，通常因為無法實時檢測云端導致設備停止運行。為此，涂鴉創新引入本地 AI 模型，完美解決這個難題。不僅提升了用戶體驗，還降低了對外部網絡的依賴，有效確保系統的獨立性和實時性。

2、預測口腔疾病，提升市場競爭力

新增口腔疾病的預測功能，可幫助口腔檢測類設備快速提升市場競爭力。所有預測推理均在本地進行，兼顧信息安全和合規性。同時，本地化處理避免了對云端算力的依賴，實時預測效率更高，運營成本更低。

3、靈活的 AI 架構，運行更輕量化+動態化

3.1 輕量級檢測模型

我們采用通過移動端優化的輕量級檢測模型，優先篩選口腔圖像，再經先進的疾病檢測模型進行精細分類。結合多種濾鏡效果，突出顯示疾病區域，最終以檢查報告的形式，幫助用戶更直觀地辨別和理解口腔問題所在，為后續是否有必要就醫治療提供指導方向。

3.2 模型動態化

涂鴉采用按需加載的動態模型管理機制，支持在線下載、迭代更新和部署，確保應用始終自動保持最佳版本。這樣不僅減少了初始安裝包的體積，還提高了運行效率，持續優化用戶體驗。

4、打造極速體驗速度，口腔檢測無延遲

為了驗證On-AppAI口腔鏡方案的處理速度，涂鴉針對不同價位、不同品牌型號的手機，均進行了測試。最終效果顯示，在上傳圖片后，從系統檢測口腔圖片到輸出檢測報告，整體處理時長均在 1 秒以內（包括熱區渲染時間），用戶體驗無明顯延遲感。具體處理時長見下圖：