78 | ZAHNMEDIZIN zm113 Nr. 15-16, 16.08.2023, (1396) STUDIE AUS CHINA Wird die KI Gingivitis erkennen können? Eine Forschergruppe aus Honkong hat KI eingesetzt, um Gingivitis anhand von intraoralen Aufnahmen zu detektieren. Mit Erfolg: Die Algorithmen erkannten erste Anzeichen der Erkrankung mit über 90 Prozent Genauigkeit. Ein Team unter der Leitung der zahnmedizinischen Fakultät der Universität Hongkong (HKU) hat den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Erkennung von Gingivitis anhand von intraoralen Fotos erprobt. Dafür wurde ein KI-Modell anhand eines Datensatzes von über 567 intraoralen Bildern und unterschiedlichen Entzündungsgraden der Gingiva entwickelt und getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Algorithmen die intraoralen Aufnahmen analysieren können und Anzeichen von Entzündungen wie Rötungen, Schwellungen und Blutungen entlang des Margo Gingivae mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent erkennen. Diese Quote entspricht der visuellen Untersuchung durch eine Zahnärztin oder einen Zahnarzt. Flächendeckende Screenings sind die Perspektive „Viele Patientinnen und Patienten gehen nicht regelmäßig zu den zahnärztlichen Kontrolluntersuchungen“, führte Studienleiter Dr. Walter Yu-Hang Lam aus. „Unsere Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz ein wertvolles Screening-Instrument zur Erkennung und Diagnose von Zahnfleischerkrankungen sein kann, das ein früheres Eingreifen und bessere Gesundheitsergebnisse für die Bevölkerung ermöglicht.“ Der Einsatz von KI hat in den vergangenen Jahren auch in der Zahnmedizin an Dynamik gewonnen, wobei die Wissenschaftler verschiedene Anwendungen der Technologie erforschen – von der Erkennung von Karies über die Vorhersage von Behandlungsergebnissen bis hin zum biomimetischen Design künstlicher Zähne. Speziell der Einsatz von KI bei der Erkennung von Zahnfleischentzündungen sei dabei eine vielversprechende Entwicklung, sagte Lam. Perspektivisch erhoffe er sich dadurch die Möglichkeit einer bevölkerungsweiten Überwachung der Zahnfleischgesundheit und eine stärker personalisierte Zahnpflege. In der nächsten Phase des Projekts plant er, das KI-System für kommunale Dienste zu nutzen, um die Technologie für ältere und unterversorgte Bevölkerungsgruppen zugänglicher zu machen, mit dem Ziel, die Mundgesundheit zu verbessern und gesundheitliche Ungleichheiten abzubauen. nl Die Studie: Chau RCW, Li GH, Tew IM et al., 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. Drei Fälle zur Veranschaulichung der visuellen Untersuchung des Zahnarztes (b) und der Erkennung von Gingivitis durch die KI (c). Der Gesundheitszustand der Gingiva kann mithilfe von drei Farben gekennzeichnet werden: grün = gesund, gelb = bedenklich, rot = krank Foto: Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong
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