Wie Zahnärzte von KI bei der Diagnostik profitieren können

KI in der Zahnmedizin: Unterstützung bei der Diagnostik

Algorithmen analysieren heute medizinische Bilder und helfen Zahnärzten, Anomalien schneller und zuverlässiger zu erkennen und entsprechend zu behandeln. Ein noch wenig erschlossenes Anwendungsfeld ist die KI-basierte Diagnostik von Mundschleimhautveränderungen. Hier setzt das Innovationsprojekt „Moderne intraorale Diagnostik – KI-gestützt versus konventionell“ (Abk. MiD-KI) vom Klinikum der LMU München in Kooperation mit der Charité - Universitätsmedizin Berlin, gefördert vom Innovationsfonds des G-BA, an. Diese verfolgt das Ziel, diagnostische Unsicherheiten in der täglichen Praxis durch KI-Unterstützung gezielt zu reduzieren. Beim DAMPSOFT  Innovationsforum im April 2026 bot die Projektkoordinatorin und Zahnärztin Dr. med. dent. Julia Schwärzler einen exklusiven Einblick in die neuesten Studienergebnisse und Erkenntnisse.

Das Forschungsprojekt „MiD-KI“

Hintergrund und Motivation

Viele Mundschleimhautveränderungen entwickeln sich schleichend und bleiben lange unauffällig. Maligne Veränderungen können subtil auftreten und werden im Praxisalltag nicht selten übersehen oder sind aufgrund ihrer heterogenen Erscheinungsformen für Allgemeinzahnärzte schwer einzuordnen. Die Folge: Diagnostische Unsicherheiten führen zu Verzögerungen, die sich bei malignen Läsionen direkt negativ auf die Therapierbarkeit und das Überleben der Patienten auswirken können. Die Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Falk Schwendicke und Koordination von Dr. Schwärzler ging deshalb der Frage nach, inwieweit ein KI-gestütztes Diagnose-Assistenzsystem gegenüber konventioneller Diagnostik zu gezielteren Therapieentscheidungen und einer besseren Versorgung bei Patienten mit Erkrankungen der Mundschleimhaut beitragen kann. Dabei wurde eine besonders betroffene Bevölkerungsgruppe in den Mittelpunkt der Studie gestellt: Bei Senioren treten Mundschleimhautveränderungen mit einer Prävalenz von bis zu 25 % auf. „Allein in Deutschland,“ so Schwärzler „könnten 200.000 pflegebedürftige Senioren von einem gezielten Screening profitieren“.

Studiendesign, KI-System und Durchführung

Für die Studie wurde ein KI-gestütztes Diagnose-Assistenzsystem entwickelt, das auf Basis eines Deep-Learning-Modells mit ca. 5.000 intraoralen Aufnahmen und entsprechender Expertenbefundung trainiert wurde. Es klassifiziert elf Diagnosekategorien, markiert Befunde im Bild und schlägt fünf unterschiedliche Therapieempfehlungen vor. „Auf diesem Testdatensatz haben wir dann gesehen, dass das Modell tatsächlich ähnlich präzise Vorhersagen treffen konnte wie Chirurgen, aber signifikant präziser war als Allgemeinzahnärzte,“ berichtet Schwärzler.

Mit diesem KI-Tool wurde eine Studie an 184 Teilnehmern in 14 Pflegeeinrichtungen in Berlin und Brandenburg untersucht, wovon die eine Hälfte mit Unterstützung des KI-Assistenzsystems zahnärztlich untersucht wurde, während die andere Hälfte konventionell durch die Zahnärzte befundet wurde. Gleichzeitig wurde die Studie qualitativ durch Befragungen der Zahnärzte und Patienten begleitet.

Das Ergebnis: KI erreicht Spezialistenniveau

Das KI-Modell erzielte auf dem Testdatensatz eine höhere Genauigkeit gegenüber den Allgemeinzahnärzten. Somit könne KI dazu beitragen, die Lücke zwischen der allgemeinen, zahnärztlichen und der fachlich spezifischen Diagnose zu schließen. Die abschließende Auswertung der klinischen Studie steht derzeit noch aus. Dennoch ergab die qualitative Befragung bereits, dass sowohl die Zahnärzte als auch die Patienten sich ein duales Entscheidungssystem aus KI und behandelndem Zahnarzt wünschen, wobei die Verantwortung zu jeder Zeit beim Zahnarzt liegen sollte, berichtet Schwärzler. Darüber hinaus wurde noch positiv hervorgehoben, dass die KI als Zweitmeinung wertvoll sei. Zudem hätten sich auch viele den Einbezug von nahen Berufsgruppen gewünscht wie zum Beispiel ZFAs und Dentalhygienikerinnen: So könnten während einer Zahnreinigung, wo die Mundhöhle genauer inspiziert wird, Auffälligkeiten direkt aufgenommen und dokumentiert werden. Das Gleiche wäre für das Pflegepersonal denkbar.

Fazit: KI als Assistenzsystem – hohe Präzision und Verantwortung beim Fachpersonal

Der Vortrag zeigte eindrucksvoll, wie KI-gestützte Bildanalyse die Früherkennung von Mundschleimhautveränderungen in Zukunft unterstützen kann. Besonders in Bereichen, wo der Zugang zur interdisziplinären, zahnmedizinischen Versorgung eingeschränkt ist, bietet die moderne Technologie ein großes Potenzial. Zukünftig könnten intelligente Assistenzsysteme in Zusammenarbeit mit den zahnmedizinischen Fach- und Pflegekräften dazu beitragen, Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen. Die Referentin betonte jedoch ausdrücklich, dass die KI nicht als Ersatz für zahnmedizinisches Fachpersonal eingesetzt werden solle, vielmehr könne sie als Assistenzsystem verstanden werden, das bei der Analyse medizinischer Bilder hinzugezogen wird und hilft, auffällige Befunde zu priorisieren, Veränderungen im Zeitverlauf zu dokumentieren bis hin zu Handlungsempfehlungen per Ampelsystem zu geben. Die finale Diagnose und die medizinische Verantwortung verblieben weiterhin beim behandelnden Zahnarzt.

Gleichzeitig wurden im Vortrag auch die Voraussetzungen und Grenzen der KI thematisiert. Entscheidend für die Ergebnisqualität sind hochwertige Bilddaten, klare Entscheidungsprozesse und die kontinuierliche Prüfung der Systeme in der Praxis.

Wir danken Dr. med. dent. Julia Schwärzler für den spannenden Vortrag beim DAMPSOFT Innovationsforum 2026 und wünschen weiterhin viel Erfolg für die Forschung!

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