ZAHNMEDIZIN | 29 Foto: [Schwärzeler et al., 2025] Die meisten Systeme lernen anhand annotierter Datensätze, Muster in Bildern zu erkennen. Dieses Training erfordert sorgfältig selektierte Bilder und Befunde. Die Herausforderung der Erstellung zuverlässiger Bilddatensätze trifft auf die Anforderung, dass möglichst viele und vielfältige Trainingsdaten benötigt werden, um robuste Algorithmen zu trainieren. Das Potenzial der KI bei der Diagnostik von Mundschleimhauterkrankungen ist klar. Während Menschen bei der Diagnostik ermüden und einem subjektiven Bias unterliegen, liefern Algorithmen standardisierte Ergebnisse. Wie genau diagnostiziert KI? Eine aktuelle Übersichtsarbeit konnte 36 Studien berücksichtigen und zeigte in der gepoolten Metaanalyse folgende Ergebnisse [Rokhshad et al., 2024]: Vorläuferläsionen: Sensitivität 91 Prozent, Spezifität 94 Prozent Mundhöhlenkarzinome: Sensitivität 90 Prozent, Spezifität 92 Prozent Im Vergleich dazu erreichen Zahnärzte ohne KI-Unterstützung eine Genauigkeit zwischen 61 und 98 Prozent. In diesem Zusammenhang muss allerdings erwähnt werden, dass die Ergebnisse sehr stark schwanken und von der Größe des zm115 Nr. 20, 16.10.2025, (1675) Abb. 1: KI in der Mundschleimhautdiagnostik: Vergleich der Vorhersagen des KI-Modells (gelb) mit dem Referenzstandard (weiß) für elf Klassen oraler Läsionen: OSCC – orales Plattenepithelkarzinom (1), PVL – proliferative verruköse Leukoplakie (2), bullöse Erkrankung (3), HPV (humanes Papillomavirus)-bedingte Läsion: Papillom (4), Leukoplakie (5), OLP – oraler Lichen planus „erosiv“ (erosiv, atrophisch) (6), OLP „weiß“ (retikulär/plaqueartig) (7), ulzeröse Läsion (8), Candidiasis (9), Keratose: Nikotin-Stomatitis (10) und Lingua geographica (11). Die Fähigkeit des Modells, orale Läsionen genau zu klassifizieren und ihr Ausmaß zu erkennen, hängt von ihren klinischen Merkmalen, der Klarheit der Grenzen und der visuellen Komplexität der dargestellten Informationen ab. Bild 1 zeigt eine korrekte Klassifizierung und Lokalisierung, aber der vorhergesagte Begrenzungsrahmen entspricht nicht vollständig dem Referenzstandard. Die Bilder 2, 4 und 8 demonstrieren eine perfekte visuelle Erkennung und Klassifizierung. Bild 3 zeigt die korrekte Erkennung für eine der beiden im Bild sichtbaren oralen Stellen, während die andere vom Modell nicht erkannt wurde. Die Bilder 6 und 7 veranschaulichen das Vorhandensein gemischter Läsionen, insbesondere für verschiedene Arten von OLP, die für das Modell eine Herausforderung darstellten. Die Bilder 5 und 10 veranschaulichen die Schwierigkeiten des Modells, wenn ergänzende Informationen, wie zum Beispiel extraorale Strukturen, innerhalb des Bildrahmens dargestellt werden. Quelle: Schwärzler et al., 2025.
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