Digitale Praxis


Die Geheimnisse Künstlicher Intelligenz und intuitiver Werkstoffe

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In der Füllungstherapie wird Künstliche Intelligenz zukünftig auf unterschiedlichen Ebenen eine entscheidende Rolle spielen – von der Kariesdiagnostik über die Materialentwicklung bis zum ästhetischen Ergebnis. Manches davon lässt sich heute schon greifen und in der Praxis nutzen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist für viele nach wie vor etwas Geheimnisvolles. Andere nehmen den Begriff ungern in den Mund und sprechen stattdessen lieber von maschinellem Lernen. Für die Praxis liegt man goldrichtig, wenn man sich einmal klargemacht hat, womit KI heute besonders gut zurechtkommt: mit Bildern.

Objekte des Alltags und sogar menschliche Gesichter kann KI ohne weiteres unterscheiden. Sie kann auch erkennen, dass ein Bild auf dem Kopf steht und es selbständig um 180 Grad drehen. Diese Funktion kommt heute insbesondere bei digitalen Röntgenbildern in der Zahnarztpraxis zum Einsatz.

  • Die Mikrostruktur, die alle Zahnfarben abbilden kann: Unter dem Rasterelektronenmikroskop
werden einheitlich geformte Füllkörper mit gleichmäßiger Größe
sichtbar (Omnichroma, Tokuyama, Altenberge).

  • Die Mikrostruktur, die alle Zahnfarben abbilden kann: Unter dem Rasterelektronenmikroskop werden einheitlich geformte Füllkörper mit gleichmäßiger Größe sichtbar (Omnichroma, Tokuyama, Altenberge).
    © Tokuyama
Auf histopathologischen Bildern differenziert die KI heute Zellkerne und Konturen – wenn nicht besser, so doch zumindest schneller als der Pathologe. Dieser konzentriert sich auf die Detailarbeit, welche das Bildverarbeitungsgerät (noch) nicht leisten kann.

KI kann Fotos von Hautläsionen klassifizieren und ist dabei schneller als der Dermatologe. Ebenso segmentiert die KI Organe auf Computertomogrammen des Bauch- oder Thorax-Bereichs und gewinnt so wertvolle Zeit für den Arzt.

Diagnostik, Prognostik, Therapieentscheidung

Vor 6 Jahren ist eine Arbeitsgruppe um Prof. Dr. Falk Schwendicke, Professor für Orale Diagnostik, Digitale Zahnheilkunde und Versorgungsforschung an der Charité – Universitätsmedizin in Berlin, über Anwendungen in der Dermatologie und der Augenheilkunde auf Künstliche Intelligenz aufmerksam geworden. Die Wissenschaftler fragten sich: Wie können mittels KI orale Gewebestrukturen, Füllungsmaterialien, prothetische Restaurationen und Implantate erkannt werden?

Daraus entstand eine Software zur Auswertung zahnärztlicher Röntgenbilder. Mit ihr wird Karies in frühem Stadium auf Bissflügel- Röntgenbildern besser erkennbar, als der Mensch es vermag.

Auf der Grundlage eines Panoramaröntgenbildes nimmt die Software eine Vorklassifizierung vor und stellt sie in einem klassischen Zahnschema dar. Der Behandler unterscheidet leicht Brücken, unbehandelte Zähne und Füllungen, intakte und kariöse Areale. Nun gilt es „nur“ noch, diesen „Software-Befund“ zu überprüfen und, wo nötig, zu korrigieren.

Das lässt bereits zukünftige Perspektiven für zahnmedizinische KI erahnen. Mit Software-Hilfe ausgewertete Röntgenbilder könnten über eine geeignete Plattform mit anderen Bilddaten und weiteren klinischen Informationen über den Patienten kombiniert werden, und die KI „sieht“ in diesem Datenmeer Muster.

Diese Muster ermöglichen wiederum, treffsichere Diagnosen zu erstellen. Langfristig geht es weit über die reine Diagnostik hinaus in die Prognostik und schließlich bis hin zur KI-Unterstützung beim Fällen von Therapie-Entscheidungen.

Mit KI auf zu neuen Werkstoffen

  • Von der Struktur direkt zur Farbe (Omnichroma flow BULK, Tokuyama, Altenberge):
ein einziger Ton für alle 16 klassischen VITA*-Zahnfarben von A1 bis D4.

  • Von der Struktur direkt zur Farbe (Omnichroma flow BULK, Tokuyama, Altenberge): ein einziger Ton für alle 16 klassischen VITA*-Zahnfarben von A1 bis D4.
    © Tokuyama
Das Erkennen von Mustern und Strukturen erweist sich darüber hinaus in vielen weiteren zahnmedizinisch relevanten Bereichen als wirkungsvolle Unterstützung. Ein Beispiel könnte die Entwicklung neuer Materialien darstellen (z.B. Füllungswerkstoffe, Adhäsive).

Um die physikalischen Eigenschaften von Materialien, die es real noch gar nicht gibt, die aber aufgrund theoretischer Überlegungen als „aussichtsreiche Kandidaten“ gelten, im Voraus simulieren und abschätzen zu können, löst man üblicherweise komplexe mathematische Gleichungen. Oder man nähert sich mit numerischen Verfahren Schritt für Schritt an das richtige Ergebnis an.

Wie auch immer: Die herkömmlichen Simulationsmethoden – ob sie nun auf klassischer Physik oder Quantenmechanik beruhen – sind ab einem gewissen Grad an Komplexität unbefriedigend langsam. Schneller geht es mit KI, genauer: mit speziell auf Materialsimulationen zugeschnittenen neuronalen Netzen [1]. Damit lassen sich beispielsweise lokale Spannungen in komplexen Materialien mehrere tausendmal schneller kalkulieren als mit einem herkömmlichen Standard-Rechensystem, einem sogenannten „Solver“ [2].

Neuronale Netze arbeiten, wie die Bezeichnung schon andeutet, ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn. Darum erscheint der Begriff „Künstliche Intelligenz“ nicht ganz aus der Luft gegriffen. Auch Füllungsmaterialien, Adhäsive, Keramiken und Legierungen könnten so in Zukunft schneller (weiter)entwickelt werden.

Künstliche Intelligenz und natürliche Intuition

Selbstverständlich kann die KI nur auf der Basis dessen arbeiten, was man ihr als Input anbietet. Eine Röntgenauswertungssoftware will zunächst mit vielen Röntgenbildern „gefüttert“ werden.

Erst nach diesem Training wird sie in neuen Röntgenbildern Strukturen erkennen. Das ist wie bei natürlicher Intelligenz: Wir müssen eine Sprache hören, um sie zu erlernen. Wüchse ein Kind ganz ohne Worte auf, würde es nicht plötzlich von selbst anfangen, Deutsch, Englisch oder Latein zu sprechen.

Menschen haben aber noch etwas ganz anderes zur Verfügung: natürliche Intuition. Oft können wir gar nicht genau sagen, wie wir dazu gekommen sind, eine Situation, einen Menschen oder eine Menschenmenge richtig einzuschätzen.

Die Intuition scheint ohne den Umweg über eine verstandesmäßige Intelligenz direkt zum Ziel zu führen. Vielleicht nimmt sie eher einen Geruch („Da ist was faul“) oder eine Temperatur („Der kocht vor Wut“) wahr – oder eine Farbe („weiß wie die Wand“).

Farbe durch Struktur – Fazit für die Praxis

Zahnfarbene Füllungsmaterialien geben Patientinnen und Patienten ein ansprechendes Äußeres zurück. Das Besondere bei Omnichroma (Tokuyama, Altenberge): Eine einzige Universalfarbe reicht aus, um eine stufenlose Farbanpassung von A1 bis D4 zu ermöglichen. Das macht die Füllungstherapie schneller und sicherer, vereinfacht Lagerhaltung und Nachbestellung. Grundlage dafür ist das innovative Konzept „Farbe durch Struktur“.

Weitere Informationen: https://tokuyama-dental.de

Intuitiv von der Struktur unmittelbar zur Farbe

Auch bestimmte Füllungsmaterialien scheinen über ein besonderes intuitives Talent zu verfügen. Schon heute! Der Werkstoff erfasst „intuitiv“ die Nachbarzähne und setzt seine „Farbempfindung“ direkt in eine Farbangleichung um.

„Direkte Umsetzung“ bedeutet hier: Kein Umweg über Pigmente – allein mit seiner Mikrostruktur erzeugt der Werkstoff die Farb-Wirkung (z.B. Omnichroma und seine neue Bulkfill-Variante Omnichroma flow BULK, Tokuyama, Altenberge). Das funktioniert so gut, dass ein Material mit einer einzigen Grundfarbe für alle Nuancen von A1 bis D4 reicht.


Literatur:

* VITA ist ein Markenzeichen der Vita Zahnfabrik H. Rauter & Co. KG, Bad Säckingen

[1] Beste, D.: Wie Künstliche Intelligenz die Materialentwicklung beschleunigt. www.springerprofessional.de/materialentwicklung/kuenstliche-intelligenz/wie-kuenstliche-intelligenz-die-materialentwicklung-beschleunigt/19339016, Zugriff am 2.6.2023

[2] Mianroodi, J. R., H. Siboni, N. & Raabe, D. Teaching solid mechanics to artificial intelligence-a fast solver for heterogeneous materials. npj Comput. Mater. 7, 1–10 (2021)

Näheres zum Autor des Fachbeitrages: Dr. Christian Ehrensberger


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