Künstliche Intelligenz liest Röntgenbilder mit nahezu perfekter Genauigkeit
Das Ateneo Laboratory for Intelligent Visual Environments (ALIVE) und internationale Forscher haben ein Deep-Learning-Modell entwickelt, das die Zahnmedizin revolutionieren soll und in der Lage ist, Zahn- und Sinusstrukturen auf Röntgenbildern mit einer Genauigkeit von 98 % zu erkennen. [1][2]
Mithilfe eines Algorithmus zur Objekterkennung wurde das System speziell darauf trainiert, eine odontogene Sinusitis schnell und genau zu erkennen – eine Erkrankung, die häufig als allgemeine Sinusitis fehldiagnostiziert wird, und die sich unbehandelt auf das Gesicht, die Augen und sogar das Gehirn ausweiten kann. Die Symptome – verstopfte Nase, übel riechender Nasenausfluss und gelegentliche Zahnschmerzen – sind fast identisch mit denen einer gewöhnlichen Sinusitis. Erschwerend kommt hinzu, dass nur etwa ein Drittel der Patienten spürbare Zahnschmerzen hat, sodass die Erkrankung häufig von Allgemeinärzten übersehen wird. Die herkömmliche Diagnose erfordert die Zusammenarbeit zwischen Zahnärzten und HNO-Ärzten, was häufig zu einer verzögerten Behandlung führt.
Durch das Trainieren von Deep-Learning-Modellen auf dentalen Panoramaröntgenbildern (DPR) fanden die Forscher eine Möglichkeit, wichtige anatomische Beziehungen – wie die Nähe von Zahnwurzeln zu den Nasennebenhöhlen – mit großer Genauigkeit zu erkennen. In der Studie wurde das Deep-Learning-Modell YOLO 11n verwendet, das eine Genauigkeit von 98,2 % erreichte und damit die herkömmlichen Erkennungsmethoden übertraf. Neben der Genauigkeit bietet dieser KI-gesteuerte Ansatz auch praktische Vorteile. Er ist es ein kosteneffizientes Screening-Instrument und minimiert die Strahlenbelastung der Patienten, indem er CT-Scans überflüssig macht, die derzeit der Goldstandard für die Diagnose der odontogenen Sinusitis sind.
Hintergrund
YOLO (You Only Look Once) ist ein Algorithmus zur Objekterkennung, der für seine Geschwindigkeit und Genauigkeit bekannt ist. Das Modell YOLO 11n, eine verbesserte Version, ist für medizinische Bildgebungsaufgaben optimiert und kann Zähne und Sinusstrukturen mit hoher Präzision in einem einzigen Durchgang durch das Bild erkennen. [3] Im Gegensatz zu herkömmlichen Diagnosemethoden, die mehrere Schritte und eine Experteninterpretation erfordern, lokalisiert YOLO 11n die betroffenen Bereiche schnell und in Echtzeit.
[1] AI dental assistant reads x-rays with near-perfect accuracy. Br Dent J 238, 697 (2025). https://doi.org/10.1038/s41415-025-8738-8
[2] Wu P-Y, Lin Y-J, Chang Y-J et al. Deep learning-assisted diagnostic system: Apices and odontogenic sinus floor level analysis in dental panoramic radiographs. Bioengineering (Basel) 2025; DOI: 10.3390/bioengineering12020134.
[3] You Only Look Once (YOLO): Was ist das? https://datascientest.com/de/you-only-look-once-yolo-was-ist-das. online 18. Oktober 2023