補牙的材料分好多種，銀粉、樹脂、齒雕到底差在哪？

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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害怕看牙醫的你，恐怕也曾遇過蛀牙拔牙的噩夢——診療室傳來令人頭皮發麻的鑽聲、麻藥刺鼻的味道、金屬器具在口腔中敲敲戳戳的動作讓人全身顫抖……所有的一切，都讓人不想再經歷第二次。不過現在，害怕蛀牙的人有福了！科學家研發了一種可以促進牙齒釉質再生的產品，為蛀牙療法提供了一個全新的解方。

牙齒是怎麼長出來的？

在介紹這個新解方之前，必須先來瞭解我們的牙齒是怎麽形成的。每日幫助我們咀嚼進食，還有説話發音不漏風的牙齒，是由三種硬組織構成的，分別是牙釉質（enamel／俗稱琺琅質）、牙本質（dentin）及牙骨質（cementum）。

包覆牙齒最外層的牙釉質，主要成分為鈣和磷，是人體唯一沒有細胞性的組織，也是礦化程度最高、最堅硬的組織。在莫氏硬度量表中，最堅硬的礦物——鑽石的等級為 10，而牙釉質則為 5，是當中排名最高的生物組織。（所以千萬別試著拿自己的牙齒與鑽石硬碰硬，牙齒可是會粉身碎骨的！）

而在牙釉質底下一層是牙本質，是組成牙齒主體的微黃色組織，也被稱作象牙質或齒質。它的硬度低於牙釉質，高於牙骨質。牙骨質具有與骨髓類似的構造，包覆在牙根最外圍，負責保護牙根和牙本質。牙本質和牙骨質終身都會不斷生長，但位於最外層的牙釉質就不是這樣了。

不知不覺中，蛀牙可能會悄悄找上門

牙釉質是由成釉細胞（ameloblast）所生成，當牙齒還在牙肉中未探出頭前，成釉細胞會分泌可形成牙釉質的蛋白質。不幸的是，一旦牙釉質長好，功成身退的成釉細胞便會死去，所以牙齒一旦長出來後，牙釉質就會停止生長。然而無法自行再生的牙釉質，卻仍然在我們日常生活中不斷被磨損、傷害。

適當地攝入糖分能使人充滿能量和保持心情愉悅，但當你在享用甜食時，口腔內的細菌也在分一杯羹。細菌在代謝糖分和其他可發酵的碳水化合物的過程中，會產生酸性物質，發生去礦化（demineralization），即牙釉質被酸腐蝕溶解的作用。雖然牙釉質無法再生，不過研究顯示，唾液裏的鈣和磷酸、牙膏和飲用水中的氟化物，可以稍微幫助牙齒再礦化（remineralization），讓礦物離子填入牙齒結構上的孔隙，修補牙釉質。但如果沒有做好口腔衛生保養，再礦化的程度趕不上細菌日復一日的蠶食，無法自行修復的牙釉質被蛀蝕的面積就會越來越大。

而讓問題更棘手的是，牙釉質內部並沒有任何神經和血管，即使受到細菌的攻擊，也無法向我們發出求救信號。當我們終於感到疼痛時，往往代表這層第一防線已淪陷、壓迫到牙齒更深層的神經，這才驚覺為時已晚——牙齒蛀掉啦！

以牙還牙的仿生技術，讓牙齒再生！

如果蛀牙程度尚算輕微，牙醫還可以用補牙的手段，移除腐蝕的部分後，以銀粉、樹脂或陶瓷的填充材料補上牙洞，來恢復牙齒的正常功能。一旦蛀牙範圍太大無法補救的話，便只剩下拔牙一途。

不過，科學家受到牙齒形成的過程啓發，研發了「以牙還牙」的仿生技術。來自華盛頓大學的研究團隊，從成釉細胞產生的牙釉質形成素（amelogenin） 上獲得靈感。這種蛋白質是形成牙釉質和牙骨質的關鍵，可以捕捉構成牙釉質成分的離子並將之合成，主掌控制牙齒表面與根部形態的功能。研究人員在解析了牙釉質形成素的氨基酸排列結構之後，找到了可快速生成再礦化層的一段特定序列。他們在實驗室以人工方式，合成製造出一段由 22 個氨基酸脫水縮合而成的肽（peptides），作為修復牙釉質的活性成分。

為了測試這種特製肽的有效性，研究團隊以人工手段將牙齒去礦化，來模擬蛀牙的情形，並進行不同處理的實驗。他們將蛀牙分別放入含有不同濃度氟化物、鈣和磷離子以及特製肽的溶液中，讓受損的牙齒表面可以曝露在這些成分中，觀察牙釉質修復的狀況。經過比較發現，單純含有特製肽成分的處理，可以生成最厚實的再礦化表層（10μm），修復的效果最好，如同健康的牙釉質般。

經過實驗證實，這些肽可以嵌合到牙齒表面，協助吸收合成鈣磷粒子，重新修復牙釉質的結構。這個嶄新的仿生技術，打破了過去用非生物手段和材料進行牙齒復形的限制，可謂讓不可自行修復的牙釉質能夠再次重生！

目前這種肽成分仍在實驗階段，需要經過更多整全的測試，才能投入臨床使用。而針對比牙釉質更深層的蛀牙問題，也可能無法單靠此種方法完全解決。但是這一研究成果確實為口腔醫學界帶來新突破，除了能應用在蛀牙療程上，也有望可添加在牙膏、補強劑、漱口水等產品中，作為重塑和加強口腔保健的日用品。也因為其不含氟化物的特性，所以對大人和小孩而言，會是更安全有保障的選擇。

雖然科學家的努力不懈，讓口腔保健的療法和技術一再創新和進步，但在照顧牙齒健康這件事上，還是老話一句：預防勝於治療！所以你各位啊，想免於牙痛蛀牙之苦，勤刷牙和定期找牙醫檢查，才是上上策。

1. Ingeniously Simple Dental Treatment Could Heal Tooth Cavities Without Any Fillings
2. Peptide-based biogenic dental product may cure cavities
3. Biomimetic Tooth Repair: Amelogenin-Derived Peptide Enables in Vitro Remineralization of Human Enamel
4. 氟、氟化氫與氟化物

• 文／黃文龍醫師。現任新竹品味牙醫醫師。
• 原文轉載自牙醫師心底話〈補個蛀牙而已，為什麼補這麼久？〉

補個蛀牙而已，為什麼要補這麼久？而且還不一次補完，要我來好幾次，是不是想賺我的掛號費？

想當年我年紀還輕時，也覺得補牙很簡單，不就是塞個樹脂，照光就好了嗎？後來自己當了牙醫才發現，原來要把牙齒補好其實很花時間。光是把蛀牙仔細的挖掉就要花不少時間，再來得隔絕水氣，處理牙齒表面，用樹脂或陶瓷材料補起來，恢復原有的型態與功能。

補一顆蛀牙需要多少時間呢？

因為每一顆牙齒狀況不同，所以首先要評估蛀牙大小，越嚴重的蛀牙越難處理。蛀牙依嚴重程度分類為六級，但有些蛀牙在牙縫間，肉眼看不到，所以需要拍 X 光檢查。

評估蛀牙深度

以下照片就是典型的牙縫間蛀牙，如果沒有看 X 光片，用肉眼其實看不太出來，患者平常也不會痛，但喝冷水會有一點酸。

我一個星期會遇到幾個這種牙齒外觀完整（或只有一個小洞），但 X 光片上發現蛀了很大洞的牙齒。如果沒有照相紀錄，有些病人甚至會誤會：「我牙齒好好的，牙醫卻把我挖了一個大洞⋯⋯真是太黑心了啊！」

挖除蛀牙

在挖蛀牙之前，會先根據 X 光片估計蛀牙的深度，然後在挖除蛀牙的過程中使用高倍放大鏡或顯微鏡，避免移除健康齒質，並搭配放大設備的光源，讓蛀牙無所遁形。

牙齒真的很小，醫師在精細修磨的時候，甚至一個動作只移除 0.01 公分的齒質，如果沒有放大設備和光源，通常無法做得精細。

如果已經知道蛀牙靠近神經了，在挖除蛀牙時就要盡可能隔絕口水。因為口水中有很多細菌，隔絕口水可以避免細菌接觸到神經，導致神經發炎，減少之後抽神經的機率。

目前牙醫師在隔絕口水這個部分，真是下盡各種功夫。

最普遍的是一片橡皮布（rubber dam），再來就是各種高貴的隔溼裝置，例如 ZOO 或 Isolite 這類東西，目的都是保持牙齒乾燥。如果真要高品質的補牙，比方說美學樹脂填補、3D 齒雕等等，基本上隔溼是必要的。如果沒有隔溼，黏著劑沾到口水就會不黏了。大家小時候應該玩過貼紙吧？貼紙碰到水後就不黏了⋯⋯這就是一般聽到補樹脂容易掉的原因。

所以說，如果不能讓牙齒保持乾燥，那就不建議用樹脂補。如果要在口腔這個潮溼的環境裡，只放個棉捲就想要隔溼，實在是太難了，就像幾袋沙包就想把洪水擋住一樣，過程還要不斷更換棉捲，而且樹脂有時還會沾到棉絮，或太乾燥的棉捲拉下來時會損傷黏膜。棉捲只能算是一個簡易但沒那麼好的隔水工具。

補牙臨床技術

酸蝕（Etching）

蛀牙挖乾淨後，牙齒拋光或噴砂去除表面汙垢（biofilm），接著就可以進行酸蝕。目的是讓牙釉質表面去礦化，產生細微孔洞，讓塗抹黏著劑的時候可以盡量滲進去，才黏得緊。

歷史上有各式各樣不同成分的酸蝕劑，目前常用的是 37% 的磷酸。這麼酸的東西放到牙本質上面，如果沒有處理好，比較會有術後敏感的問題，因此有了選擇性酸蝕（selected etching）這種技巧，只酸蝕牙釉質，不酸蝕牙本質的方式，或是在牙本質的部分選用自酸蝕的黏著劑，減少補牙後牙齒敏感的問題。

酸蝕後可用氯己定（chlohexidine）消毒暴露的牙本質，同時延緩金屬基質蛋白酶（MMP），讓補的樹脂可以跟牙本質黏得更久。

當然，術後敏感的問題，不只是因為酸蝕劑本身，也可能是酸蝕劑放太久或沒沖乾淨，或黏著劑本身就會刺激牙髓神經，或是黏著劑附著失敗，上面的樹脂在受壓力時改變了牙本質的液體壓力造成敏感等各種原因。

黏著（Bonding）

樹脂填進去以前，一定要正確塗布黏著劑，不然樹脂跟牙齒之間是沒有辦法黏起來的。

了解黏著劑（bonding agent） 的使用是補牙齒的基本功。基本上不能沾一滴上去就直接照光，通常要用小毛刷在上面刷個 10 秒或 20 秒，讓黏著劑浸潤進去，再依照說明書建議的秒數吹乾。厚度不夠的話還要再塗一次。目前市面上常見的 4 代到 8 代黏著劑各有各的用法，黏著強度也不同。

金屬隔片

一般用樹脂直接填補蛀牙時，如果牙縫裡面有蛀牙，都需要放金屬隔片（或塑膠隔片），但建議要放各種牙齒形狀專用的隔片，不然一般簡易的隔片無法補出牙齒形狀，同時也可能造成食物容易塞牙縫。

填補

樹脂填補是相當保守的治療（minimal invasive），不需要挖除過多的齒質，就可以恢復外觀。但相對來說，樹脂本身照光會聚合收縮大約 5% 左右（好的樹脂只有 2%，爛一點的樹脂可能有 7%，所以取中間值）。

因此如果把一坨樹脂塞到很大的蛀洞，照光後，在窩洞最低處，樹脂跟牙齒交界的地方會因為材料本身聚合收縮，而產生樹脂體積約 5% 的縫隙。這個縫隙過了一陣子就會再次發生蛀牙，臨床上稱之為「二次蛀牙」。這個現象在牙縫蛀牙非常常見。

所以樹脂填補的標準作法是以每層 2mm 的厚度分層填補並照光，避免一次太大量收縮影響黏著強度、兩側牙釉質被中間樹脂收縮向內拉而產生裂痕或微滲漏造成二次蛀牙。有些高級樹脂的材料特性真的很接近陶瓷，耐磨耐咬，甚至在高超的技巧下，幾乎也能接近大自然創造出的牙齒美麗外觀。

另一個避免樹脂收縮的方式是製作「陶瓷嵌體」（微創齒雕），基本上就是目前牙醫界最熱門的 BPR（Bonded Porcelain Restoration），把陶瓷嵌體黏在中等程度的牙齒缺損上，美觀和強度比一般健保樹脂填補好很多，甚至幾乎恢復牙齒最健康狀態，對於追求治療品質的人來說是目前最好的選擇。

照光（Light curing）

填補完以後用甘油隔氧再照光，或併用酒精棉球擦拭去除氧化抑制層。這個步驟可以加強樹脂表面硬度，也減少未來樹脂染色的問題。

照光的時間要夠久，確保樹脂盡量聚合，尤其是牙縫間光比較照不到的部分。要不然，因為沒有聚合的樹脂軟軟黏黏的，會被口水沖掉，之後那邊就會出現一個縫隙，造成二次蛀牙。

填補完成後，進行型態修整、調咬合、拋光，這些步驟都很花時間。

調整型態

型態盡量做到天然、仿真，恢復最佳咀嚼功能。

調整咬合

要達到有咬合功能，不干擾顳顎關節，同時減少填補物過度受力、減少對咬牙過度受力。

拋光表面

拋光是讓表面平滑，去除銳利接縫，能減少表面牙菌斑累積，減少再次蛀牙的機率。減少補牙後染色，減少對咬牙磨耗，延長填補物壽命。

拋光是個很重要的步驟，拋光後的樹脂除了很美，也能用得比較久。

現在牙科市場中有各種拋光組，專門針對咬合面或鄰接面，或後牙或前牙的拋光，不同填補材質的拋光器材也有所不同。因此如果要讓填補物如自然牙齒一般光滑，需要使用可拋光的樹脂，配上各種拋光方式、器材及充分的時間，當然花費的成本相對很高。

以我的經驗來說，拋光的時間經常比補牙還要久，因此一般健保補牙不會順便拋光，而且大部分的診所可能也沒有提供拋光設備，通常是醫師自己自掏腰包準備各式高貴耗材，只用在自費病人身上。

有些患者習慣跟醫生說：「這個牙齒蛀一個洞，你幫我補起來就好了。」但實際上有些情況可能不適合用樹脂補，或難以直接填補。

什麼情況適合補樹脂？

• 蛀牙還沒有蛀到神經，而且窩洞的形狀四周圍都有牙齒齒質包圍
• 牙齒神經還是活的，而且沒有自發性疼痛
• 蛀牙位於咬合面窩溝裡
• 蛀牙蛀在頰側窩溝
• 蛀到牙縫，但蛀的範圍只在牙齒接觸面附近

其他超過上述範圍的牙齒缺損，就要考慮陶瓷嵌體（微創齒雕、3D 齒雕）。有些牙科陶瓷材料適合牙齒大範圍填補，可以做到傳統樹脂做不到的事情。但是用陶瓷嵌體來補牙，牙齒窩洞型態需要經過設計，在力學結構上能夠最大化承受咬合力，減少陶瓷應力集中碎裂風險，可以最大化延長健康牙齒使用壽命。

是不是跟建築師、結構技師在蓋大樓做的事情很像呢？

若是更大範圍的齒質破壞，就要考慮做整顆牙套，以延長牙齒使用壽命，例如金屬牙冠或全陶瓷牙冠（全瓷冠）。

根管治療後的牙齒，特別是後牙（小臼齒 + 大臼齒）不建議直接補起來。因為樹脂補在很大的破損裡面，咀嚼時會讓牙齒受到楔形力量，牙齒容易裂開。牙齒裂開基本上就沒救了。

如果牙齒破壞範圍更大，已經連牙套都不能做，那就只能建議拔掉了。

補牙可以用多久？

這個問題其實很難回答，因為這跟牙齒本身殘餘結構是否堅固、患者飲食習慣，以及是否好好刷牙等都有關，就像一台手機可以用多久一樣難以預測，可能可用 3 年，甚至更久，也可能剛買就掉到地上螢幕就碎了⋯⋯

但是，為了回答大家的疑問，終於還是有醫生做臨床研究回答這個問題。這是很多年前（1980 ~ 1990年代）的統計數據，每一個研究的數據不盡相同。一般來說，壽命的長度是：

陶瓷嵌體（微創齒雕）的壽命 > 銀粉 > 樹脂

當時計算銀粉壽命約 10 ~ 14 年，樹脂 6 年成功率約 50%。而台灣的健保奇蹟讓健保樹脂補牙可以每 2 年重補一次，因此有些人就說台灣健保的樹脂壽命只有 2 年⋯⋯

樹脂填補技術在 1990 年代有大幅度改良，再配上當今各式先進的設備及高超的技術，使用壽命想必比 30 年前的統計長更多。（但在健保低廉給付下，醫師要做好事情，都只能靠熱情，自掏腰包買先進材料。因此很少能像歐美國家，一顆補牙收一萬，讓醫師能好好仔細的補牙。）

對於有點大的蛀牙，我比較推薦的是陶瓷嵌體（微創齒雕），由技師耗費一週的工作天，設計外型、鑄造、染色、上釉，幾乎是一個藝術品。

陶瓷嵌體（微創齒雕）的耐久度也是極長，以目前常用的陶瓷材料 IPS e.max 來說，研究報告指出 96.6% 的嵌體經過了 13 年的使用都還是好的。這數值完勝一般所使用的樹脂或銀粉等補牙材料。

小結

當然，補牙的教科書就有幾十本、幾萬頁的內容，以上我只用短短章節講了最基本的操作，幾千字是無法講完全貌的，只是讓大家知道高標準的補牙的確要花許多時間，並非一坨樹脂塞下去，照光就結束了，因此很難在短短的約診時間內，補完所有蛀牙。

健保制度下，民眾可能希望一次掛號費 100 元就補完所有蛀牙，但是卻不知道事實上很難又快又好又便宜。所以，拜託不要在牙醫師花了半小時、一小時幫你認真補完牙後，用狐疑的眼光看著他說：「蛤？今天只補一顆喔？」（內心 OS：還要約下次喔？你是不是想賺我掛號費？）

昂貴的補牙器材，昂貴的進修課程，無數小時的付出，都是為了想把事情做好，追求極致。現在你知道，為什麼補個牙要補這麼久了吧！

1. Zero, D. T., Zandona, A. F., Vail, M. M., & Spolnik, K. J. (2011). Dental Caries and Pulpal Disease. Dental Clinics of North America, 55(1), 29–46.
2. Fundamentals of Fixed Prosthodontics

• 責任編輯/竹蜻蜓