Zahnärztliche Mitteilungen Nr. 22

erlernen iterativ, der stark abstrahierten und oft sehr komplexen Datenstruktur des Tensors ein Ergebnis (meist die Bezeichnung einer Objektklasse, zum Beispiel „Auto“) zuordnen. KNN sind hierbei dem Menschen bereits heute in vielen Anwendungsfällen des Maschinellen Sehens, so beispielsweise bei der Bildklassifikation oder Objekt- detektion, weit überlegen. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN MEDIZIN UND ZAHNMEDIZIN Neben den bereits umschriebenen Anwendungen im Bereich der Sprach- auswertung und der Robotik hat es gerade das Maschinelle Sehen in den vergangenen Jahren in Medizin und Zahnmedizin weit gebracht; vor allem bei der automatisierten Analyse von medizinischen Bildern können Ma- schinen den menschlichen Experten unterstützen [Wagner, 2019]. So kann zum Beispiel das manuelle Auswerten von histopathologischen Bildern durch eine Maschine massiv beschleunigt werden [Niazi et al., 2019]; Pathologen können ihr Fachwissen nun auf wenige kritische unsichere Bereiche lenken, während die Maschine die arbeits- intensive Segmentierung von Zell- kernen und Zellumrissen automatisiert erledigen und somit die Arbeits- geschwindigkeit von Pathologen enorm erhöhen kann. Ebenso kann in der Dermatologie durch KI-Anwendungen die Klassifikation von dermatologischen Krankheitsbil- dern auf fotografischen Bildern unter- stützt und der Dermatologe entlastet werden. Bei beiden Anwendungs- beispielen ist die Maschine möglicher- weise nicht genauer als der Mensch, sie ist jedoch um ein Vielfaches schneller und kann helfen, die knappe „Ressource“ Pathologe oder Dermatologe zu ent- lasten. KI kann demnach helfen, medi- zinische Versorgung effizienter zu machen: Einen Termin beim Dermato- logen erhalten dann vor allem (und zeitnah) Patienten, bei denen der Hausarzt, unterstützt durch KI, eine unklare oder möglicherweise schwer- wiegende Diagnose vermutet. Ähnliche Anwendungsbeispiele finden sich auch in der Augenheilkunde, wo lange Wartezeiten auf Befundungs- termine (zum Beispiel für Spiegelun- gen des Augenhintergrunds) nicht un- üblich sind. Hier kann KI helfen, dringliche Konsultationen (zum Bei- spiel für feuchte Makuladegeneration) zu priorisieren, weil bereits der Haus- arzt eine solche Diagnose KI-gestützt gestellt hat [Balyen und Peto, 2019]. Auch bei der Befundassistenz von komplexen Röntgenbildern, beispiels- DR. RER. NAT. JOACHIM KROIS Abteilung für Orale Diagnostik, Digitale Zahnheilkunde und Versorgungsforschung, CharitéCentrum 3 für Zahn-, Mund- und Kieferheilkunde, Charité – Universitätsmedizin Berlin Aßmannshauser Str. 4–6, 14197 Berlin Foto: privat Abb. 3: Anzahl der Einträge in der PubMed-Datenbank zum Thema „Artificial Intelligence“ und „dental“, nach Jahren Quelle: Pubmed Zahnmedizinische Publikationen zum Thema Künstliche Intelligenz zm 110, Nr. 22, 16.11.2020, (2177) WIR KÖNNEN SERVICE Walther-Rathenau-Straße 4 | 06116 Halle (Saale) Tel.: 0345-298 419-0 | Fax: 0345-298 419-60 E-Mail: info@ic-med.de | www.ic-med.de Berlin | Chemnitz | Dortmund | Dresden | Halle/S. DEXIS EIN LEBEN LANG DEXprotect – Umfassender Schutz und Service für Sensor und Software. ZAHNMEDIZIN | 43