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KI in der Zahnmedizin: Künstliche Intelligenz interpretiert Röntgenbilder

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Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in viele Lebensbereiche. Von lernenden Algorithmen, die unser Social-Media-Erlebnis (mit)bestimmen, bis hin zu Bots, die Kundenanfragen im Web und am Telefon beantworten. Auch Wissenschaft und Medizin profitieren von digitalen Assistenten. Wie künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt werden kann, ist noch Gegenstand der Forschung. An der Medizinischen Universität Graz untersucht Barbara Kirnbauer, ob und wie künstliche Intelligenz zur Diagnose von 3D-Röntgenbildern des Kiefers eingesetzt werden kann.

Ein Blick auf den Kiefer

Thema des jüngsten Forschungsprojekts von Barbara Kirnbauer war die digitale Volumentomographie, die es ermöglicht, dreidimensionale Röntgendatensätze des Kiefers und angrenzender Strukturen zu erstellen. Konkret ging es darum, wie gut ein neu entwickeltes künstliches neuronales Netz krankhafte Veränderungen im Kieferknochen rund um die Wurzelspitze erkennen kann. Die Interpretation von Röntgendatensätzen ist zeitaufwändig, erfordert viel Fachwissen und kann bei Fehlern schwerwiegende Folgen für die Gesundheit des Patienten haben, nicht nur im Kieferbereich. Es ist bereits bekannt, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz das Potenzial hat, Fehlerquellen zu reduzieren, die Sicherheit zu erhöhen und Zeit für medizinisches Fachpersonal zu sparen.

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Die Wurzel des Problems

In den Datensätzen wurde nach sogenannten periapikalen osteolytischen Läsionen gesucht. Periapikal bedeutet etwas an oder um die Zahnwurzel herum, osteolytisch bedeutet Knochenabbau und eine Läsion ist eine pathologische Gewebeveränderung – in diesem Fall verursacht durch eine bakterielle Infektion mit einer Eintrittsstelle in der Zahnkrone. Unbehandelt können diese entzündlichen Läsionen zu Problemen wie Zahnschmerzen, Abszessen oder Zahnverlust führen. Nicht nur im Bereich des Kiefers, sondern im gesamten Körper können durch den Zahnherd krankhafte Veränderungen auftreten, da sich die Bakterien, die sie verursachen, über die Blutbahn ausbreiten. Daher ist es besonders wichtig, Veränderungen, die teilweise nur wenige Millimeter betragen, schnell, genau und zuverlässig zu erkennen.

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Das entwickelte KI-System wurde in dieser Studie an insgesamt 144 3D-Datensätzen mit insgesamt 2.128 Zähnen getestet. Die Untersuchung des sehr frühen Forschungsstadiums auf diesem Gebiet konnte eine beeindruckende Anzahl von untersuchten Untersuchungsgegenständen vorweisen. Darüber hinaus lieferte das programmierte neuronale Netz auch äußerst vielversprechende Ergebnisse, die auf hohem Niveau publiziert wurden. Die Arbeit von Barbara Kirnbauer entstand in Zusammenarbeit mit dem Institut für Maschinelles Sehen und Repräsentation der TU Graz. Es kann nun als ausreichende Grundlage für die Weiterentwicklung und Verfeinerung des Algorithmus angesehen werden, mit dem langfristigen Ziel, künstliche Intelligenz in der täglichen zahnmedizinischen Arbeit an der Med Uni Graz einsetzen zu können.

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Quelle: Medizinische Universität Graz

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