研究目的：数年来，种植体表面处理、设计及植入手术方法的研究已经取得了显著的进展。然而，种植术后感染和机械-生物并发症等仍然严重影响种植体的骨结合稳定性和长期成功率。本研究将传统文献计量与人工智能相结合，通过建立“结果分析-冲突量化-未来预测”的创新模型，实现指定领域的研究进展进行动态分析。

方法：本研究由WOS数据库中检索由2015-2025年以钛或氧化锆陶瓷种植体周围骨结合为关键词的出版物，并进行筛选，得到3078篇符合纳入标准的文献。利用bibliometrix和R语言进行文献分析及可视化，并对得到结果利用Deepseek-R1，加权证据分析法-自然语言处理-Delphi 调整系数（WOE-NLP-Delphi）量化核心研究冲突，整合技术成熟度（TRL）水平和量子模特卡罗模拟以预测种植体周围骨结合研究领域演变和转化轨迹。

结果：本研究基于传统算法结合AI辅助WOE-NLP-Delphi分析，得出种植体整合骨整合失败的关键因素为表面粗糙度-炎症反应的相互作用，且改善亲水性为有效解决方案，此结论与先前的研究结果一致。验证了使用Deepseek – R1算法量化冲突，预测未来研究轨迹的临床可行性。

结论：近年来全球研究对种植体周围骨结合的研究显著增多，钛表面拓扑化具有技术快速推进的潜力。