Künstliche Intelligenz erkennt Zahnfleischentzündungen

Künstliche Intelligenz (KI) , oft auch als artifizielle Intelligenz (AI) bezeichnet, kann Zahnfleischentzündungen anhand von Mundaufnahmen so treffsicher diagnostizieren wie ein Zahnarzt.

Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt schon jetzt den Menschen in vielen Bereichen seines Alltags. Auch die Zahnmedizin nutzt zunehmend die Möglichkeiten der KI. Beispielsweise bei der Auswertung von Röntgenbildern oder zur Erkennung von Karies. Bereits 2017 Igelang einem Forschungsteam in China die erfolgreiche Zahnimplantation, wobei die Implantation vollkommen eigenständig durch einen Roboter erfolgte¹Chinese robot dentist first fit implantspatients mouth without any human. South China Morning Post . https://www.scmp.com/news/china/article/2112197/chinese-robot-dentist-first-fit-implants-patients-mouth-without-any-human. Published September 21, 2019. Accessed August 26, 2021.

Eine Studie, die von Forschern der Fakultät für Zahnmedizin der Universität Hongkong (HKU) in Zusammenarbeit mit mehreren internationalen Institutionen durchgeführt wurde, hat jetzt erfolgreich den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) bei der Erkennung von Zahnfleischentzündungen, auch bekannt als Gingivitis, gezeigt²Chau RCW, Li GH, Tew IM, Thu KM, McGrath C, Lo WL, Ling WK, Hsung RT, Lam WYH. Accuracy of Artificial Intelligence-Based Photographic Detection of Gingivitis. Int Dent J. 2023 Apr 26:S0020-6539(23)00060-6. doi: 10.1016/j.identj.2023.03.007. Epub ahead of print. PMID: 37117096.

Künstliche Intelligenz zur Früherkennung

Die im International Dental Journal, einer offiziellen Zeitschrift der World Dental Federation (FDI), veröffentlichte Studie zeigt, dass KI auf Mundaufnahmen Anzeichen von Entzündungen wie Rötung, Schwellung und Blutungen entlang des Zahnfleischrandes mit einer Genauigkeit von 90 % erkennt. Was im Ergebnis fast der Untersuchung durch einen Zahnarzt entspricht.

Dr. Walter Yu-Hang Lam, der leitende HKU-Forscher der Studie, betont die Bedeutung der Ergebnisse für die Früherkennung und Behandlung von Zahnfleischerkrankungen.

Viele Patientinnen und Patienten gehen nicht regelmäßig zu den zahnärztlichen Kontrolluntersuchungen. Unsere Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz ein wertvolles Screening-Instrument zur Erkennung und Diagnose von Zahnfleischerkrankungen sein kann.

Dr. Walter Yu-Hang Lam, der leitende HKU-Forscher der Studie

Zahnmedizin nutzt vermehrt Künstlichen Intelligenz

Der Einsatz von KI hat in den vergangenen Jahren auch in der Zahnmedizin an Dynamik gewonnen, wobei die Wissenschaftler verschiedene Anwendungen erforschen. Diese Anwendungen reichen von der Erkennung von Karies über die Vorhersage von Behandlungsergebnissen bis hin zum biomimetischen Design künstlicher Zähne. Der Einsatz von KI zur Erkennung von Zahnfleischentzündungen zeigt eindrucksvoll wozu diese Technologie als wertvolles Screening-Instrument zur Erkennung und Diagnose von Zahnfleischerkrankungen in der Lage ist. Für mögliche Verbesserungen und vor einer klinischen Anwendung an Patienten sind aber weitere Studien nötig.

zpl, Teaserfoto: ra2 studio/Shutterstock.com

Weitere Informationen auf diesem Blog

• Künstliche Intelligenz (KI) zur Karieserkennung.
• Sind Apps für elektrische Zahnbürsten wirklich sinnvoll?
• Parodontitis-Test per App

Literatur/Anmerkungen

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  Chinese robot dentist first fit implantspatients mouth without any human. South China Morning Post . https://www.scmp.com/news/china/article/2112197/chinese-robot-dentist-first-fit-implants-patients-mouth-without-any-human. Published September 21, 2019. Accessed August 26, 2021
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  Chau RCW, Li GH, Tew IM, Thu KM, McGrath C, Lo WL, Ling WK, Hsung RT, Lam WYH. Accuracy of Artificial Intelligence-Based Photographic Detection of Gingivitis. Int Dent J. 2023 Apr 26:S0020-6539(23)00060-6. doi: 10.1016/j.identj.2023.03.007. Epub ahead of print. PMID: 37117096
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  Um bei mehreren Untersuchern zu gewährleisten, dass zwischen den Untersuchern übereinstimmende Diagnosen bestehen, erfolgt vor Studienbeginn eine Trainingsphase. Anschließend wird für jeden Untersucher ein Kappa-Wert als Maß für die Reproduzierbarkeit der Diagnose im Vergleich zum Referenzuntersucher („inter-examiner-reproducibility“) berechnet.