Titel:
Künstliche Intelligenz in der Kieferorthopädie: Teil 1 Autoren:
Werner Schupp, Asad Abu-Tarif, Julia Haubrich, Fayez Elkholy, James Mah, Karl-Friedrich Krey Einleitung:
Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden und beeinflusst verschiedene Bereiche, einschließlich Wirtschaft, Wissenschaft, Medizin und insbesondere Kieferorthopädie. Dieser Artikel, der erste in einer Serie, geht auf das Wesen der KI, ihre Teilbereiche und ihre potenzielle Auswirkung auf die Kieferorthopädie ein. Was ist KI?
KI, manchmal auch als Assistenten-Intelligenz bezeichnet, ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, menschenähnliches Denken und Entscheidungsprozesse in Computer-Algorithmen zu integrieren. Es geht darum, Systeme zu schaffen, die für Aufgaben geeignet sind, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung und Entscheidungsfindung. Maschinelles Lernen (ML):
ML, ein Unterbereich der KI, ermöglicht es Computern, Entscheidungen zu treffen, indem sie aus Daten lernen. Anstatt explizit programmiert zu werden, analysieren ML-Algorithmen bekannte Daten, um Muster zu erkennen, die dann verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue, unbekannte Daten zu treffen. Deep Learning (DL):
Deep Learning, ein Unterbereich von ML, beinhaltet neuronale Netzwerke, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese Netzwerke können automatisch Merkmale aus Daten identifizieren und extrahieren, was sie besonders effektiv für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung macht. Convolutional Neural Networks (CNNs):
CNNs, eine Art von tiefem neuronalem Netzwerk, sind besonders leistungsfähig für Bildverarbeitungsaufgaben. Sie können Merkmale aus Bildern mit Hilfe von Filtern erkennen und extrahieren und Strukturen von einfachen Linien und Kanten bis zu komplexeren Formen erkennen, während sie durch die Schichten fortschreiten. Andere neuronale Netzwerke:
Der Artikel geht auch auf andere Arten von neuronalen Netzwerken ein, wie Rekurrente Neuronale Netzwerke (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs). RNNs haben Feedback-Schleifen, was sie für Aufgaben mit Sequenzen, wie Zeitreihen oder natürliche Sprachverarbeitung, geeignet macht. Anwendungen in der Kieferorthopädie:
Das Potenzial der KI in der Kieferorthopädie ist enorm. Von der Analyse von Röntgenbildern bis zur Vorhersage von Behandlungsergebnissen kann KI die diagnostische Genauigkeit und Behandlungsplanung verbessern. Zum Beispiel kann Deep Learning bei der Rekonstruktion von Bildern mit niedriger Dosis helfen, was entscheidend ist, um die Strahlenbelastung während der zahnmedizinischen Bildgebung zu minimieren. Fazit:
KI, mit ihren Teilbereichen wie ML und DL, revolutioniert die Kieferorthopädie. Indem sie diese Technologien verstehen und nutzen, können Kieferorthopäden präzisere und effizientere Behandlungen anbieten und die Patientenversorgung verbessern.
Quelle: Schupp et al., Journal of Aligner Orthodontics 2021;5(4):251-258