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ECCMithilfe von KI die Risikobewertung und das Erkennen frühkindlicher Karies verbessern
| Neuere Studienergebnisse belegen KI-basierten Methoden, v. a. jenen, die auf Deep-Learning-Algorithmen basieren, großes Potenzial, bei der Vorhersage und Erkennung frühkindlicher Karies (ECC) zuverlässig zu unterstützen. Gerade weniger praxiserfahrene Zahnärzte können hiervon profitieren. So können Risikofaktoren für ECC gezielt minimiert und erforderliche Gegenmaßnahmen umgehend ergriffen werden. |
Auch wenn die verfügbaren KI-Methoden noch nicht standardisiert sind, zeichnet sich bereits großes Potenzial für den künftigen standardmäßigen Einsatz in der zahnärztlichen Praxis ab. Der zusätzliche Einsatz von KI ist laut Einschätzung von Experten in der Lage, im Vergleich zu den herkömmlichen Diagnosemethoden durch den Zahnarzt allein, die Vorhersage und Erkennung von ECC zu verbessern und eine potenziell genauere Diagnose zu stellen. Die Erkennung von ECC zeigte eine Genauigkeit von 78 bis 86 Prozent, eine Sensitivität von 67 bis 96 bzw. Spezifität von 81 bis 99 Prozent.
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AUSGABE: ZR 10/2025, S. 5 · ID: 50518576