Artifizielle bzw. Künstliche Intelligenz (AI/KI) wird in vielen Lebens- und Arbeitsbereichen eingesetzt. KI-Anwendungen basieren grundsätzlich auf dem Prinzip des Maschinellen Lernens (ML), in welchem die Analyse und die jeweiligen Entscheidungsprozesse in letzter Instanz menschlich gesteuert sind.
Der Chatbot ChatGPT des US-Unternehmens OpenAI oder KI-Bildgeneratoren sind aktuelle Beispiele für die Fähigkeiten von KI, die anhand von Schlüsselbegriffen oder Schlüsselsätzen in der Lage sind, diese kreativ in Text oder bildgebende Kunst umzusetzen. Ein neuer, wichtiger Teilbereich des ML ist das sogenannte „Deep Learning“ (DL), welches über den Einsatz vieler geschichteter neuronaler Netzwerke im Gegensatz zu ML selbstständig in der Lage ist, über die Analyse riesiger Datenmengen Entscheidungen zu treffen, was nachvollziehbare ethische und juristische Einwände zur Folge hat.
Bereits jetzt ist die KI, objektiv betrachtet, zu Erstaunlichem fähig, kommt menschlichen Fähigkeiten, wie der Schöpfung von Texten oder Kunst, sehr nahe und könnte diese – nach Ansicht vieler Experten – eines Tages sogar übertreffen. Diese Prognose ist nach Ansicht der Autorengruppe eines systematischen Reviews in einigen Bereichen der Zahnmedizin offensichtlich bereits eingetreten [Khanagar, et al., 2021].
Vor Kurzem war auf dem Online-Portal der Zahnärztlichen Mitteilungen (ZM) zu lesen, dass ChatGPT 4.0 im Rahmen einer Studie in der Lage war, die zahnärztliche Approbationsprüfung in den USA und Großbritannien mit Erfolg abzuschließen. Daher verwundert es nicht, dass Patienten – oder aber auch Zahnärzte – sich immer häufiger nicht mehr mit medizinischen Fragestellungen an „Dr. Google“ wenden, sondern direkt einen Chatbot konsultieren. KI könnte daher infolge ihrer Fähigkeiten in der Lage sein, zu einer Verbesserung der zahnmedizinischen Ausbildungs- und Versorgungsqualität und der Patientenkommunikation zu führen. Daher steigt der Einsatz von KI offensichtlich in der Zahnmedizin beständig.
Wie in einer systematischen Übersichtsarbeit aus 2022 festgestellt wurde, wurde innerhalb eines Zehnjahreszeitraums ein mittlerer jährlicher Anstieg des Einsatzes von KI von 21,6 % beobachtet [Thurzo, et al., 2022]. In dieser Studie wurde ermittelt, dass KI mittlerweile in der Röntgendiagnostik (26,36 %), Kieferorthopädie (18,31 %), in der allgemeinen (17,10 %) und restaurativen Zahnheilkunde (12,09 %), in der Chirurgie (11,87 %) und für Fortbildungszwecke (5,63 %) angewendet wird.
Die aktuelle Literaturauswahl beschäftigt sich mit Einsatzbereichen der KI für die allgemeine zahnmedizinische Diagnostik [Abdul, et al., 2024, Farajollahi, et al., 2023, Ghods, et al., 2023, Khanagar, et al., 2021, Mayta-Tovalino, et al., 2023, Miragall, et al., 2023, Revilla-León, et al., 2022, Thurzo, et al., 2022], der Bestimmung der Zahnfarbe [Carrillo-Perez, et al., 2022, Tabatabaian, et al., 2023] sowie der Qualitätsverbesserung und der Analyse und Korrektur bildgebender Verfahren [Alam, et al., 2024, Carrillo-Perez, et al., 2022, Elgarba, et al., 2024, Miragall, et al., 2023, Yen, et al., 2024].
KI wird auch für die Früherkennung und zur Risikoermittlung für die Ausbildung maligner Schleimhautveränderungen eingesetzt [Abdul, et al., 2024, Ghods, et al., 2023]. Hier sind nach Ansicht der Autoren der Studiengruppe von Abdul, et al. insbesondere ethische und juristische Aspekte für die Verwendung der KI zu beachten. Neben diesen prognostischen Fähigkeiten im Bereich der Tumordiagnostik ist KI durch den Einsatz von DL-Techniken offensichtlich ebenfalls in der Lage, zahnärztliche Behandlungsmaßnahmen vorausschauend zu planen und selbstständig Therapieentscheidungen zu treffen, was nach Ansicht der Autoren die Versorgungsqualität verbessern kann [Ahmed, et al., 2021, Khanagar, et al., 2021].
Andere Autoren sehen Vorteile der DL-Netzwerke bei der Beurteilung periapikaler Veränderungen, parodontaler Erkrankungen und periimplantärer Knochenverluste [Farajollahi, et al., 2023]. Allerdings attestierte diese Autorengruppe der KI gewisse Einschränkungen in Bezug auf ihre Genauigkeit sowie eine Inkonsistenz und vergleichsweise geringe diagnostische Effizienz. KI kann über eine Verbesserung der Zahnfarbenbestimmung einen sehr guten Beitrag in der ästhetischen Zahnmedizin leisten [Carrillo-Perez, et al., 2022, Tabatabaian, et al., 2023].
Diese KI-Modelle befinden sich jedoch bisher in der Entwicklung und sind noch nicht hinreichend untersucht [Ta- batabaian, et al., 2023]. In einer systematischen Übersichtsarbeit wurde festgestellt, dass KI offensichtlich hauptsächlich in der Röntgendiagnostik eingesetzt wird [Thurzo, et al., 2022]. So eignet sich der Einsatz der KI insbesondere auch für die röntgenologische Erkennung von Implantatsystemen [Alqutaibi, et al., 2023, Bornes, et al., 2023, Chaurasia, et al., 2024, Dashti, et al., 2024, Revilla-León, et al., 2023].
Die KI ist offensichtlich sehr gut in der Lage, das jeweilige Implantatsystem mit einer Genauigkeit von > 90,0 % richtig zu bestimmen [Alqutaibi, et al., 2023, Chaurasia, et al., 2024, Dashti, et al., 2024]. Auch für die präoperative Planung der Implantatposition [Elgarba, et al., 2024, Miragall, et al., 2023] und die Prognose des Behandlungserfolgs [Bornes, et al., 2023, Mayta-Tovalino, et al., 2023, Revilla-León, et al., 2023, Wu, et al., 2024] werden KI-Systeme eingesetzt.
Über die mittels DL mögliche Bildsegmentierung lassen sich 3D-Abbilder virtueller Patienten erstellen, anhand welcher die KI die virtuelle Implantatposition präoperativ planen kann [Elgarba, et al., 2024]. Ein Großteil der klinischen Studien und systematischen Reviews betrachtet die Genauigkeit der Implantatinsertion [Chen, et al., 2023, Elgarba, et al., 2024, He, et al., 2024, Jain, et al., 2023, Khan, et al., 2024, Khaohoen, et al., 2024, Klass, et al., 2023, Mai, et al., 2023, Neugarten, 2024, Shi, et al., 2024, Xie, et al., 2024, Yang, et al., 2023, Zhang, et al., 2024].
Hier wird sehr häufig die robotergestützte Implantatinsertion (rCAIS) mit der statischen oder dynamischen computergestützten Implantatchirurgie (sCAIS/dCAIS) bzw. der Freihandmethode verglichen. rCAIS erfolgt anhand eines Winkelstücks, welches am Roboterarm fixiert ist. Der Roboterarm wird dabei durch den Chirurgen geführt [Klass, et al., 2023].
In allen Untersuchungen wurden der rCAIS eine genauere Positionierung der Implantate sowie signifikant geringere apikale, koronale und Winkelabweichungen attestiert [Jain, et al., 2023, Khan, et al., 2024, Khaohoen, et al., 2024, Mai, et al., 2023, Yang und Li, 2024]. Grundsätzlich ist festzustellen, dass der Einsatz von KI in der Zahnmedizin vielversprechend ist. Allerdings wird von vielen Autoren dieser Literaturauswahl die aktuelle Praxistauglichkeit noch infrage gestellt. Der vorliegende Text wurde ohne den Einsatz von KI erstellt.
