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Prof. Falk Schwendicke is Head of the Department of Oral Diagnostics, Digital Health and Health Services Research at Europe’s largest university hospital, the Charité in Berlin, Germany.
Prof. Schwendicke currently serves as Associate Editor of the Journal of Dental Research, as President of the German Association for AI in Dentistry, as Topic Driver Dental at the ITU/WHO group AI in Health and as Vice President of the German Society for Oral Epidemiology and Health Services Research. Dr. Schwendicke holds a PhD from Charité – Universitätsmedizin Berlin and a Master of Dental Public Health (MDPH) from the University of Manchester. He received numerous awards, among them the IADR Leader Award, IADR Basil Bibby and IADR Lion Award as well as the David Sackett Award for Evidence-Based Medicine.
Events
30th EAO Annual Scientific Meeting / 37th DGI Annual Congress
Speakers: Samir Abou-Ayash, Bilal Al-Nawas, Thomas Bernhart, Florian Beuer, Stefan Bienz, Elena Calciolari, Najla Chebib, Andreas Dengel, Vincent Donker, Joke Duyck, Roberto Farina, Gary Finelle, Alberto Fonzar, Tobias Fretwurst, Rudolf Fürhauser, Oscar Gonzalez-Martin, Stefano Gracis, Knut A. Grötz, Christian Hammächer, Lisa J. A. Heitz-Mayfield, Detlef Hildebrand, Norbert Jakse, Jim Janakievski, Tim Joda, Daniel Jönsson, Gregg Kinzer, Vincent G. Kokich, Michael Krimmel, Cecilia Larsson Wexell, Martin Lorenzoni, Georg Mailath-Pokorny, Julia Mailath-Pokorny, Frank Georg Mathers, Gerry McKenna, Henny Meijer, Alberto Monje, Torsten Mundt, Nadja Nänni, David Nisand, Robert Nölken, Nicole Passia, Michael Payer, Christof Pertl, Aušra Ramanauskaitė, Eik Schiegnitz, Martin Schimmel, Ulrike Schulze-Späte, Frank Schwarz, Falk Schwendicke, Robert Stigler, Michael Stimmelmayr, Anette Strunz, Christian Ulm, Stefan Vandeweghe, Kay Vietor, Arjan Vissink, Asaf Wilensky, Stefan Wolfart, Werner Zechner, Anja Zembic, Nicola Zitzmann
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der Endodontie hat das Potenzial, Zahnärzte zukünftig sowohl in der Diagnostik als auch Therapieplanung zu unterstützen und dabei Behandlungsergebnisse zu verbessern und den Ressourceneinsatz zu optimieren. In einigen Studien zeigte KI eine ähnliche Genauigkeit wie Zahnärzte bei der Detektion c-förmiger Kanäle auf Einzelzahnröntgenbildern; zur Erkennung apikaler Läsionen auf Röntgenbildern sind bereits KI-basierte Softwarelösungen auf dem Markt erhältlich. Komplexe Aufgabenstellungen wie die Vorhersage des endodontischen Behandlungsergebnisses oder die Diagnostik von Komplikationen wurden bereits untersucht, jedoch zeigten sich hierbei heterogene Ergebnisse. Damit KI ihr Potenzial voll entfalten kann, sind aber noch Herausforderungen wie die Verfügbarkeit multizentrisch generierter oder standardisierter Datensätze zu bewältigen.
Keywords: künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Diagnostik, Therapieplanung
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der medizinischen Diagnostik und Therapieplanung beziehungweise -durchführung vermehrt eingesetzt. Da die aktuellen regulatorischen Vorgaben sich nur sehr schwer auf KI anwenden lassen, wird die Zulassung für Hersteller von medizinischer KI erschwert, obwohl bereits „Best practice“-Leitfäden hinsichtlich des maschinellen Lernens (ML) existieren. Um sichere und leistungsfähige KI in Europa und weltweit einsetzen zu können, müssen die jeweiligen Ländervorgaben grundlegend erfüllt werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Regulierung von KI, bestehende Hürden und aktuelle Lösungsansätze.
Keywords: Regularien, Medizinprodukteverordnung, Anforderungen, Blackbox
A 34-year-old patient presented at a dental practice with feelings of tension and pain in the area of the masticatory muscles. After a detailed clinical examination, temporomandibular disorder (TMD) was diagnosed (pain in the masticatory muscles) and occlusal splint treatment was chosen to achieve rapid pain reduction. With the help of a digital workflow and the associated possibilities of a digital splint design and computer-aided manufacturing, an occlusal splint could be delivered to the patient in a time- and cost-efficient manner. Within only a few days of wearing the splint, the patient reported a significant reduction in symptoms, with the complete absence of symptoms after 7 days. The digital workflow presented here enabled timely, individualized, and targeted care of the patient.
Keywords: temporomandibular dysfunction, bruxism, digital splint design, 3D printing materials, digital dentistry, CAD/CAM design
Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) in der zahnmedizinischen Diagnostik befinden sich zum größten Teil noch am Beginn ihre Entwicklungsperiode. Viele KI-Anwendungen, die in Studien getestet oder bereits in den Verkehr gebracht wurden, fokussieren auf die Detektion von Krankheiten oder einzelnen Läsionen und weniger auf Staging oder Grading als weitere wichtige diagnostische Schritte. Als diagnostisches Datenmaterial werden vor allem Bilddaten eingesetzt, zukünftig sind auch Textdaten oder „omics“-Daten von Interesse. Gerade die Vorhersage von Krankheiten oder Krankheitsereignissen ist eine enorme Herausforderung und gelingt auch mit KI heute nur bedingt. Es ist zentral, zu verstehen, dass KI-Anwendungen in der Diagnostik vermutlich noch lange einen reinen Assistenzcharakter haben werden. Die Diagnosestellung und den Therapieentscheid werden diese Systeme kurz- und mittelfristig nicht übernehmen – diese Aufgabe ebenso wie die daraus resultierende Verantwortung obliegt weiterhin dem Behandler zusammen mit dem Patienten.
Manuskripteingang: 17.06.2022, Manuskriptannahme: 20.06.2022
Keywords: Befund, Bildanalytik, Diagnostik, Vorhersage
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der medizinischen Diagnostik und Therapieplanung bzw. -durchführung vermehrt eingesetzt. Da die aktuellen regulatorischen Vorgaben sich nur sehr schwer auf KI anwenden lassen, wird die Zulassung für Hersteller von medizinischer KI erschwert, obwohl bereits „Best practice“-Leitfäden hinsichtlich des maschinellen Lernens (ML) existieren. Um sichere und leistungsfähige KI in Europa und weltweit einsetzen zu können, müssen die jeweiligen Ländervorgaben grundlegend erfüllt werden. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Regulierung von KI, bestehende Hürden und aktuelle Lösungsansätze.
Manuskripteingang: 17.06.2022, Manuskriptannahme: 01.07.2022
Keywords: Regularien, Medizinprodukteverordnung, Anforderungen, Blackbox
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben für medizinische Zwecke Praxisreife erlangt. Für die Zahnmedizin sind die Bildanalyse (vor allem die Unterstützung bei der Analyse von Röntgenbildern, aber auch Fotografien etc.), die Sprachverarbeitung (z. B. die automatisierte Dokumentation oder Textprozessierung aus elektronischen Akten) sowie die prädiktive Zahnmedizin (Vorhersage von Ereignissen wie Zahnverlust oder Risiken für Krankheiten wie Karies) relevant. Auch telezahnmedizinische Ansätze oder die Therapie unter Rückgriff auf augmentierte oder virtuelle Realität (AR/VR) sind in greifbare Nähe gelangt. Herausforderungen bestehen weiterhin in der realistischen Bewertung von medizinischen KI-Produkten. Weltweit sind Normierungsinitiativen angetreten, (zahn-)medizinische KI auf ein stabiles Fundament zu stellen.
Manuskripteingang: 12.02.2022, Manuskriptannahme: 14.03.2022
Keywords: Bildanalytik, Daten, künstliche Intelligenz (KI), Karies, Risiko, Vorhersagemodelle
Es wird kontrovers diskutiert, wie Ergebnisse aus universitärer Parodontitistherapie für die zahnärztliche Versorgung zu verallgemeinern sind. Deshalb wurde im Rahmen einer multizentrischen retrospektiven Studie der Zahnverlust von Patienten untersucht, die an den vier deutschen Universitätszentren Kiel, Greifswald, Heidelberg und Frankfurt am Main eine systematische Parodontitistherapie erhielten, um Spezifikationen einzelner Behandlungskonzepte besser zu verstehen. Die Ergebnisse dieser Studien werden im Rahmen dieser dreiteiligen Artikelserie vorgestellt und diskutiert. Die vorausgegangenen Teile 1 und 2 wurden in den Ausgaben 2 und 3/2022 der PARODONTOLOGIE veröffentlicht. Es konnten 896 Patienten an vier Zentren zu Beginn, nach aktiver (APT) und unterstützender Parodontitistherapie (UPT) nachuntersucht werden. Trotz kohortenspezifischer Unterschiede, einschließlich der Länge des mittleren Nachbeobachtungszeitraums von 7–18 Jahren, fand sich für alle Zentren ein niedriger jährlicher Zahnverlust von ≤ 0,15 Zähnen pro Patient während einer konzeptbasiert durchgeführten UPT. Folgerichtig muss die UPT patientenindividualisiert und regelmäßig erfolgen, um langfristig die parodontale Stabilität aufrechtzuerhalten. Im Folgenden sollen einige therapiespezifische Details der jeweiligen Zentren einschließlich spezifischer regionaler Unterschiede zum besseren Verständnis und ergänzend zur ursprünglichen wissenschaftlichen Publikation praxisnah diskutiert werden.
Manuskripteingang: 11.12.2020, Annahme: 16.03.2021
Originalpublikation: Graetz et al. „Systematische Parodontitistherapie im universitären Umfeld – Praxisrelevant oder nicht? – Teil 3. Übertrag in die Praxis.“ (QUINTESSENZ ZAHNMEDIZIN 2021;72:1132–1136). Der Beitrag wurde von den Autoren in Ergänzung zu Graetz C et al. J Dent 2020;94:103307 verfasst.
Keywords: Parodontitis, Zahnverlust, Behandlungskonzepte, unterstützende Parodontitistherapie
Es wird kontrovers diskutiert, wie Ergebnisse aus universitären Parodontitistherapien für die zahnärztliche Versorgung zu verallgemeinern sind. Deshalb wurde im Rahmen einer multizentrischen retrospektiven Studie der Zahnverlust von Patienten untersucht, die an den vier deutschen Universitätszentren Kiel, Greifswald, Heidelberg und Frankfurt am Main eine systematische Parodontitistherapie erhielten, um Spezifikationen einzelner Behandlungskonzepte besser zu verstehen. Die Ergebnisse dieser Studien werden im Rahmen dieser dreiteiligen Artikelserie vorgestellt und diskutiert, deren Teil 1 bereits in der vorherigen Ausgabe der PARODONTOLOGIE (Mai 2022) erschien und Teil 3 in einer der folgenden Ausgaben veröffentlicht wird. Es konnten 896 Patienten an vier Zentren zu Beginn, nach aktiver (APT) und unterstützender Parodontitistherapie (UPT) nachuntersucht werden. Trotz kohortenspezifischer Unterschiede, einschließlich der Länge des mittleren Nachbeobachtungszeitraumes von 7–18 Jahren, fand sich für alle Zentren ein niedriger jährlicher Zahnverlust von ≤ 0,15 Zähnen pro Patient während einer konzeptbasiert durchgeführten UPT. Folgerichtig muss die UPT patientenindividualisiert und regelmäßig erfolgen, um langfristig die parodontale Stabilität aufrechtzuerhalten. Im Folgenden sollen einige therapiespezifische Details der jeweiligen Zentren einschließlich spezifischer regionaler Unterschiede zum besseren Verständnis und ergänzend zur ursprünglichen wissenschaftlichen Publikation praxisnah diskutiert werden.
Manuskripteingang: 11.12.2020, Annahme: 16.03.2021
Originalpublikation: Petsos et al. „Systematische Parodontitistherapie im universitären Umfeld – Praxisrelevant oder nicht? – Teil 2. Behandlungskonzepte.“ (QUINTESSENZ ZAHNMEDIZIN 2021;72:884–893). Der Beitrag wurde von den Autoren in Ergänzung zu Graetz C et al. J Dent 2020;94:103307 verfasst.
Keywords: Parodontitis, Zahnverlust, Behandlungskonzepte, unterstützende Parodontitistherapie
Einführung und Ergebnisse einer retrospektiven multizentrischen Kohortenstudie
Es wird kontrovers diskutiert, wie Ergebnisse aus universitären Parodontitistherapien für die zahnärztliche Versorgung zu verallgemeinern sind. Deshalb wurde im Rahmen einer multizentrischen retrospektiven Studie der Zahnverlust von Patienten untersucht, die an den vier deutschen Universitätszentren Kiel, Greifswald, Heidelberg und Frankfurt am Main eine systematische Parodontitistherapie erhielten. Ziel war es, Spezifikationen einzelner Behandlungskonzepte besser zu verstehen. Die Ergebnisse dieser Studien werden im Rahmen dieses dreiteiligen Artikels vorgestellt und diskutiert, dessen Teile 2 und 3 in den folgenden Ausgaben der PARODONTOLOGIE veröffentlicht werden. Es konnten 896 Patienten an vier Zentren zu Beginn, nach aktiver (APT) und unterstützender Parodontitistherapie (UPT) nachuntersucht werden. Trotz kohortenspezifischer Unterschiede, einschließlich der Länge des mittleren Nachbeobachtungszeitraumes von 7–18 Jahren, fand sich für alle Zentren ein niedriger jährlicher Zahnverlust von ≤ 0,15 Zähnen pro Patient während einer konzeptbasiert durchgeführten UPT. Folgerichtig muss die UPT patientenindividualisiert und regelmäßig erfolgen, um langfristig die parodontale Stabilität aufrechtzuerhalten. Im Folgenden sollen einige therapiespezifische Details der jeweiligen Zentren einschließlich spezifischer regionaler Unterschiede zum besseren Verständnis und ergänzend zur ursprünglichen wissenschaftlichen Publikation praxisnah diskutiert werden.
Manuskripteingang: 11.12.2020, Annahme: 16.03.2021
Originalpublikation: Graetz et al. „Systematische Parodontitistherapie im universitären Umfeld – Praxisrelevant oder nicht? – Teil 1. Einführung und Ergebnisse einer retrospektiven multizentrischen Kohortenstudie“ (QUINTESSENZ ZAHNMEDIZIN;33:764−770). Der Beitrag wurde von den Autoren in Ergänzung zu Graetz C et al. J Dent 2020;94:103307 verfasst1.
Keywords: Parodontitis, Zahnverlust, Behandlungskonzepte, unterstützende Parodontitistherapie