每一位牙髓病專科醫師都曾面對美國牙髓病學委員會口試——一場以真實病例為基礎的現場考核，主考官會就診斷、治療計畫及每項決策背後的文獻依據逐一深究。在2026年7月的Journal of Endodontics中，研究人員提出了一個切合時宜的問題：現今的AI聊天機器人坐在那個位置上，表現會如何？

實驗如何進行

兩位來自學術機構的牙髓病專科醫師設計了三套完整的口試病例——包含完整病史、牙科病史及臨床檢查結果——每套病例後接續20道開放式、口試風格的題目。兩款公開的AI模型——GPT-4o與Gemini 2.5 Pro——分別參加了這場考試。同樣這兩位主考官獨立以0–3分的評分標準，針對回應的有效性、引用文獻的有效性及整體表現逐題評分。

結果

• Gemini 2.5 Pro：整體平均分數2.83 / 3
• GPT-4o：整體平均分數2.73 / 3
• 統計模型顯示，兩個模型獲得「優秀」回答的機率無顯著差異。

以任何標準來看，這在專科程度的題目上都是亮眼的成績。然而，作者的結論措辭相當審慎：研究結果「支持將AI聊天機器人作為牙髓病學教育輔助工具的概念」——作為住院醫師的學習工具，或用來練習病例推理思路，而非臨床醫師的替代品。

一個考試分數衡量不到的事

口試模擬給了AI一份資料完整的病例：所有檢查已完成，所有發現已記錄在案。真正的牙髓病治療，是在那份病歷寫成之前——以及之後——所發生的一切：

• 取得臨床發現。冷測、叩診、觸診、咬合測試、判讀細微的X光變化——聊天機器人無法觸碰牙齒。而牙痛向來是出了名的「偽裝高手」：即便是AI輔助影像判讀也有其實際限制。
• 在模糊情境下做出判斷。真實患者的病況很少像教科書一樣清晰。轉移痛、牙齒裂紋及癒合中的解剖構造，都不會附上標準答案。
• 雙手的技術。在顯微鏡下找到鈣化根管，或進行根尖切除術，是任何語言模型都不具備的臨床操作技能。

AI真正能發揮作用的地方——包括在我們診所

我們並不排斥AI。本網站設有AI助理，全天候回答關於根管治療、保險及預約的常見問題——因為在衛教與資訊取得方面，AI表現優異，這項研究也進一步印證了這一點。我們劃定的界線在於診斷與治療：這些必須由能夠親自為您進行檢查的專科醫師來執行。

結論

AI在口試風格的考試中拿下2.8/3的成績，對牙科教育而言是一個真實的里程碑——但這絕對不是跳過正式評估的理由。如果您有牙齒困擾，歡迎向我們的線上助理提問，再與專科醫師預約看診。請致電(669) 234-2354——我們週末也接受緊急就診。