CME-BeitragMit KI postendodontische Schmerzen vorhersagen
Künstliche Intelligenz (KI) kann postoperative Schmerzen nach einer Wurzelkanalbehandlung (WKB) vorhersagen, und das wohl sicherer als Zahnärzte auf der Grundlage klinischer Erfahrungswerte. Das hilft, die schmerztherapeutische Nachsorge zu optimieren.
Schmerzen nach einer WKB
Zur Häufigkeit und zum Schweregrad postendodontischer Schmerzen nach einer WKB gibt es unterschiedliche Angaben. Die Häufigkeit wird mit 1,5 bis 58 Prozent in einer hohen Bandbreite angegeben [1, 2]. Sie hängt u. a. auch davon ab, ob die Pulpa vital oder nekrotisch war oder eine Revision stattfand: Eine WKB von Zähnen mit vitaler Pulpa hat eine signifikant höhere Inzidenz für postendodontische Schmerzen als die beiden anderen Ausgangssituationen. In jedem Fall werden die Patienten über mögliche postendodontische Schmerzen aufgeklärt und die Verschreibung eines Schmerzmittels wird in Erwägung gezogen bzw. besprochen [1]. Da die postoperativen Schmerzen multifaktoriell beeinflusst werden, ist es oft schwierig, ihr Auftreten zuverlässig vorherzusagen. Gleichzeitig neigen Patienten dazu, bei Schmerzen nach erfolgter WKB diese als schlecht einzustufen. Auch deshalb ist eine adäquate Schmerzeinschätzung und -ausschaltung wichtig.
KI zur Berechnung postoperativer Schmerzen
Forscher entwickelten deshalb mit der MATLAB 7.0 Neural Network Toolbox ein Backpropagation-Modell eines künstlichen neuronalen Netzes (Backpropagation = Backward Propagation of Error und gleichbedeutend einer Lernstrategie für Neuronale Netze mit deren Hilfe KI-Systeme lernen, Fehler zu korrigieren [3]) zur Vorhersage postoperativer Schmerzen nach WKB und untersuchten dessen Genauigkeit [2]. Dazu wurden die Parameter Geschlecht, Alter und Mundhygienestatus der Patienten; Lokalisation, Art und Stärke der Spontanschmerzen, Stärke der Perkussionsschmerzen, Parodontitis, Zustand der apikalen Entzündung und Vitalität der Pulpa; Wurzelkanalunterfüllung, Wurzelkanalüberfüllung und fehlende Wurzelkanäle während der Wurzelkanalbehandlung miteinander verknüpft.
Hohe Genauigkeit der Vorhersage
Die Wissenschaftler beobachteten für dieses Vorhersagemodell eine Genauigkeit von 95,6 Prozent und zogen daraus den Schluss, dass das KI-Modell klinisch geeignet ist, postoperative Schmerzen nach WKB vorherzusagen. Der Vorhersage entsprechend könne dann eine Schmerzprävention durch z. B. Anpassung des OP-Verfahrens und der Medikation erfolgen. Unabhängig davon verweisen sie darauf, die subjektive Schmerzwahrnehmung der Patienten ebenfalls in die zahnärztlichen Überlegungen zur Prävention von Schmerzen/Medikation mit einzubeziehen und die Schmerzursache dafür nicht außer Acht zu lassen.
- [1] Gotler M, Bar-Gil B, Ashkenazi M. Postoperative pain after root canal treatment: a prospective cohort study. Int J Dent. 2012;2012:310467. doi.org/10.1155/2012/310467.
- [2] Gao X, Xin X, Li Z, Zhang W. Predicting postoperative pain following root canal treatment by using artificial neural network evaluation. Sci Rep. 2021 Aug 26;11(1):17243. doi.org/10.1038/s41598-021-96777-8.
- [3] AI Union. Back Propagation: Wie KI-Modelle lernen, Fehler zu korrigieren. Abruf unter iww.de/s14924
AUSGABE: ZR 2/2026, S. 16 · ID: 50669934