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Künstliche Intelligenz in der Zahnmedizin: KI interpretiert Röntgenbilder

Foto: H_Ko – stock.adobe.com

Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in viele Lebensbereiche. Von Lernalgorithmen, die (gemeinsam) unsere Social-Media-Erfahrung definieren, bis hin zu Bots, die online und telefonisch auf Kundenanfragen antworten. Auch Wissenschaft und Medizin profitieren von digitalen Assistenten. Wie genau künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt werden kann, ist noch Gegenstand der Forschung. An der Medizinischen Universität Graz untersucht Barbara Kirnbauer, ob und wie mithilfe künstlicher Intelligenz dreidimensionale Röntgenbilder des Kiefers diagnostiziert werden können.

Ein Blick auf das Kinn

Thema des neuesten Forschungsprojekts von Barbara Kirnbauer war die digitale Volumentomographie, die es ermöglicht, dreidimensionale Röntgendaten des Kiefers und angrenzender Strukturen zu erstellen. Genauer gesagt ging es darum, wie gut ein neu entwickeltes künstliches neuronales Netz krankhafte Veränderungen im Kieferknochen rund um die Wurzelspitze erkennen kann. Die Interpretation von Röntgendaten 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 Fehlerquellen reduzieren, die Sicherheit erhöhen und Zeit für Mediziner sparen kann.

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Die Wurzel des Problems

Die Materialien wurden nach sog periapikale osteolytische Läsionen. Periapikal bedeutet etwas an oder um die Zahnwurzel herum, osteolytisch bedeutet die Auflösung von Knochen und die Läsion ist eine pathologische Veränderung im Gewebe – in diesem Fall die Eintrittsstelle der Zahnkrone, die durch eine bakterielle Infektion verursacht wird. Unbehandelt können diese entzündlichen Läsionen Probleme wie Zahnschmerzen, Abszesse oder Zahnverlust verursachen. Krankhafte Veränderungen können nicht nur im Kieferbereich, sondern durch den Zahnherd auch im ganzen Körper auftreten, wodurch sich die Bakterien über die Blutbahn ausbreiten. Deshalb ist es besonders wichtig, teils nur wenige Millimeter kleine Veränderungen schnell, genau und zuverlässig zu erkennen.

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In dieser Studie wurde das entwickelte System der künstlichen Intelligenz an insgesamt 144 dreidimensionalen Datensätzen mit insgesamt 2.128 Zähnen getestet. Frühe Forschungen auf diesem Gebiet konnten eine beeindruckende Anzahl von Forschungsstandorten nachweisen. Darüber hinaus lieferte das programmierte neuronale Netz auch sehr vielversprechende Ergebnisse, die auf hohem Niveau publiziert wurden. Das Projekt von Barbara Kirnbauer wurde in Kooperation mit dem Institut für Bildverarbeitung und Vertretung der TU Graz umgesetzt. Es kann nun als ausreichende Grundlage für die Weiterentwicklung und Verfeinerung des Algorithmus angesehen werden, und das langfristige Ziel ist, dass künstliche Intelligenz im zahnmedizinischen Arbeitsalltag an der Med Uni Graz eingesetzt werden kann.

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Quelle: Medizinische Universität Graz

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