AI医疗在解决根尖周炎不治疗难题上有一定助力，主要体现在辅助诊断、治疗方案制定、患者教育、病情监测、医疗资源分配等方面。
1. 辅助诊断：AI医疗可借助先进算法和大量医学影像数据，对根尖周炎进行精准诊断。通过分析X光片、CT等影像，能快速准确地识别根尖周组织的病变特征，如炎症范围、骨质破坏程度等，帮助医生更早发现病情，避免因患者忽视或误诊导致不治疗的情况。
2. 治疗方案制定：AI系统能综合患者的病情、身体状况等多方面信息，为医生提供个性化的治疗方案建议。例如，根据炎症的严重程度，推荐合适的治疗方法，如根管治疗、根尖手术等，提高治疗的针对性和有效性，增加患者接受治疗的可能性。
3. 患者教育：利用AI技术可以开发科普小程序、智能聊天机器人等工具，向患者普及根尖周炎的相关知识，包括病因、症状、危害以及治疗的必要性。让患者充分了解疾病，提高他们对治疗的重视程度，从而主动寻求治疗。
4. 病情监测：通过可穿戴设备和移动医疗应用，AI能够实时监测患者的病情变化。比如，监测患者的疼痛程度、口腔内炎症指标等，并及时将数据反馈给医生。医生可以根据这些信息调整治疗方案，同时也能让患者感受到病情得到关注和控制，增强他们坚持治疗的信心。
5. 医疗资源分配：AI可以分析医疗资源的使用情况和患者的分布情况，合理分配医疗资源。将有限的医疗资源优先分配给病情严重的根尖周炎患者，提高治疗效率，减少患者等待治疗的时间，降低因等待时间过长而放弃治疗的概率。
6. 药物推荐：AI能够根据患者的个体情况和病情，从众多药物中筛选出适合治疗根尖周炎的药物，如甲硝唑、阿莫西林、头孢克肟等。但需注意，具体用药应遵医嘱。
综上所述，AI医疗在辅助诊断、治疗方案制定、患者教育、病情监测和医疗资源分配等方面都能发挥重要作用，有助于解决根尖周炎不治疗的难题。不过，AI医疗不能完全替代医生的专业判断和治疗，需要与医生的经验和技能相结合，为患者提供更优质的医疗服务。