KI verbessert zahnärztlich-präventive Diagnostik in Lebenswelten (KIZL)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „Zukunftsregion Digitale Gesundheit“

Motivation

Die frühe Erkennung von Karies erlaubt eine minimal-invasive und kostengünstige zahnärztliche Behandlung. Jedoch nutzen Menschen mit erhöhtem Kariesrisiko etablierte Früherkennungsangebote in Praxen eher selten. Dem wird durch Früherkennungsangebote in Lebenswelten (z. B. in Kindertagesstätten, Schulen und Betrieben) begegnet. Nahinfrarotlicht Transillumination (NILT) eignet sich besonders für den Einsatz in Lebenswelten, da es frühe Karies erkennen kann, frei von schädlicher Strahlung ist, beliebig oft wiederholt werden kann und die notwendigen Geräte portabel sind.

Das Vorhaben bereitet die Etablierung einer neuen zahnmedizinischen Präventionsstrecke in Lebenswelten vor.

Ziele und Vorgehen

In diesem Vorhaben soll mit Hilfe eines bildgebenden Verfahrens unter Verwendung von Nahinfrarot-Licht (NILT) und anschließender, durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützter Bildanalytik, eine neuartige Kariesdiagnostik erprobt werden. Das Vorhaben will untersuchen, ob eine routinemäßige Kombination von NILT und KI-gestützter Bildanalyse die zahnmedizinische Diagnostik in unterschiedlichen Lebenswelten verbessern kann. Dadurch könnte zahnmedizinische Prävention an Risikogruppen herangetragen werden, welche sonst eher schlecht für zahnmedizinische Präventionsangebote erreichbar sind. Neben der Evaluation der KI-gestützten Bildanalytik sollen förderliche und hinderliche Faktoren bei der Umsetzung einer solchen Diagnostik in Lebenswelten identifiziert werden. Es sollen spezifische Erwartungen und Bedarfe der Patientinnen und Patienten sowie der Leistungserbringer vor dem Hintergrund ihrer Sozialisierung, Soziodemografie und der Anwendungsumgebung herausgearbeitet werden. Aus den erhobenen Daten sollen Handlungsempfehlungen für zahnärztliche Prävention in Lebenswelten mittels NILT+KI erstellt werden.

Perspektiven für die Praxis

Die Ergebnisse können von hohem Wert für die Implementierung eines flächendeckenden Einsatzes der NILT+KI Technik sein und zahnmedizinische Prävention in Lebenswelten verlässlicher, wirksamer und kosteneffizienter machen. Die zahnmedizinische Untersuchung in Lebenswelten hat den Vorteil, dass auch Risikogruppen (z. B. mit geringem sozio-ökonomischem Status) der Zugang zu zahnmedizinischer Prävention erleichtert wird, welche in diesen Gruppen seltener in Anspruch genommen wird. Die NILT Technik ist nicht gesundheitsschädlich und kann daher gefahrlos, auch regelmäßig in kurzen Abständen, eingesetzt werden. Dies kann eine Verbesserung im Bereich Patientensicherheit in der zahnmedizinischen Bildgebung im Vergleich zur Röntgenuntersuchung darstellen. Außerdem wird durch die Kombination der neuartigen NILT Technik mit KI-gestützter Bildanalyse die Diagnostik durch die jeweilige behandelnde Person unabhängiger (objektiver), sodass weniger Fehldiagnosen (bzw. nicht erkannte Karies) erwartet werden können.

Ergebnisse

Die im Projekt entwickelten KI-Modelle wiesen eine höhere Genauigkeit bei der Diagnose von Karies im Vergleich zu Zahnärztinnen und Zahnärzten auf. Die Anwendungsprotokolle, die im Rahmen des Projekts entwickelt wurden, können dazu dienen, Barrieren bei der Implementierung von NILT und KI zu überwinden und die Akzeptanz bei den relevanten Interessengruppen zu fördern. Die Ergebnisse zeigten, dass insbesondere Bedenken hinsichtlich des zeitlichen Aufwands und des Mehrwerts für die zahnärztliche Diagnostik bei den Zahnärztinnen und Zahnärzten des öffentlichen Gesundheitsdienstes bestehen. Bei Lehrerinnen und Lehrern, Erzieherinnen und Erziehern und Schul- bzw. Kindergartenleitungen wurde eine positive Einstellung gegenüber der Nutzung von NILT und KI festgestellt, wobei die Aufklärung der beteiligten Stakeholder als wichtiges Thema identifiziert wurde. Die Kostenwirksamkeitsbewertung ergab, dass der Einsatz von NILT und KI zu minimal verbesserten Gesundheitsergebnissen und zu Kosteneinsparungen führen kann.

Verwertung

Die Ergebnisse des Projekts dienen als Grundlage für die Entwicklung von Richtlinien und Standards, die den Einsatz von KI-gestützter NILT in der zahnärztlichen Praxis regeln. Die hohe Sensitivität und Spezifität der KI im Vergleich zu Zahnärztinnen und Zahnärzten legen nahe, dass diese Technologie zur Verbesserung der zahnärztlichen Diagnostik beitragen kann. Durch frühzeitige Erkennung kariöser Läsionen können geeignete Maßnahmen ergriffen werden, um die Progression von Karies zu verhindern oder zu verlangsamen. Die zahnmedizinische Untersuchung in Lebenswelten hat den Vorteil, dass auch Risikogruppen (z. B. mit geringem sozio-ökonomischem Status) der Zugang zu zahnmedizinischer Prävention erleichtert wird, welche in diesen Gruppen seltener in Anspruch genommen wird. Die NILT Technik ist nicht gesundheitsschädlich und kann daher gefahrlos, auch regelmäßig in kurzen Abständen, eingesetzt werden. Dies stellt eine Verbesserung im Bereich Patientensicherheit in der zahnmedizinischen Bildgebung im Vergleich zur Röntgenuntersuchung dar. Außerdem wird durch die Kombination der neuartigen NILT-Technik mit KI-gestützter Bildanalyse die Diagnostik durch die jeweilige behandelnde Person unabhängiger, sodass weniger Fehldiagnosen erwartet werden. Nach Projektende ist es wichtig, die aufgebauten Strukturen und Erkenntnisse des Projekts weiterhin zu nutzen und zu pflegen. Dies betrifft bspw. die Weiterentwicklung der KI-Software und die Integration in bestehende Softwarelösungen in enger Zusammenarbeit mit relevanten Stakeholdern wie Zahnärztinnen und Zahnärzten, Eltern und dem öffentlichen Gesundheitsdienst.

Fakten zum Projekt

Projektleitung

Charité- Universitätsmedizin Berlin,
Orale Diagnostik, Digitale Zahnheilkunde und Versorgungsforschung
Univ.-Prof. Dr. Falk Schwendicke
Charitéplatz 1
10117 Berlin

Projektlaufzeit

01.01.2022 bis 31.12.2022

Das Projekt ist Teil des Förderschwerpunkts „Digitale Lösungen in der Versorgung erfahrbar machen – Innovative Modellvorhaben“ (Förderbekanntmachung) im Rahmen „Zukunftsregion Digitale Gesundheit“ (Website der Initiative).

Ansprechperson

Dr. Fabian Gondorf
DLR Projektträger
projekttraeger-bmg(at)dlr.de