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Mit KI zur besseren Kariesdiagnose

Mit KI zur besseren Kariesdiagnose

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Studenten der Zahnmedizin lernen an der Philipps-Universität Marburg erstmals die Karies­diagnostik mit einem KI-gestützten Diagnosesystem. Anhand der Röntgenbilder auf dem Tablet können sie schneller und präziser einen krankhaften Zahnzustand beurteilen. Die KI unterstütze moderne gruppenbezogene Lernformen und helfe den Studenten in der Kommunikation mit ihren Patienten. 

Damit erreiche die Poliklinik für Zahnerhaltung der Philipps-Universität Marburg einen neuen Meilenstein in der zahnmedizinischen Lehre: Als erste universitäre Zahnmedizin in Deutschland integriert sie ein KI-gestütztes System zur Kariesdiagnostik in die Ausbildung ihrer Studenten. „Diese bahnbrechende Technologie ermöglicht eine präzisere und schnellere Erkennung von versteckten kariösen Läsionen und unterstützt Studierende dabei, ihre diagnostischen Fähigkeiten auf ein neues Niveau zu heben“, sagt Prof. Dr. Roland Frankenberger, Leiter der Poliklinik.

Sekundenschnelle Auswertung der Röntgenbilder

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wird es möglich, radiologische Aufnahmen mit hoher Genauigkeit auszuwerten. Die Software analysiert Röntgenbilder in Sekundenschnelle und liefert detaillierte diagnostische Einschätzungen. Dies bietet Studenten nicht nur eine unmittelbare Rückmeldung zu ihren eigenen Diagnosen, sondern verbessert auch die diagnostischen Kompetenzen und den kritischen Umgang mit künstlicher Intelligenz in der Zahnmedizin.

Universitätspräsident Prof. Dr. Thomas Nauss hebt die strategische Bedeutung der KI für Lehre und Forschung hervor: „Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie, die unsere Universität in vielfältiger Weise voranbringt. Die Integration von KI in die zahnmedizinische Ausbildung zeigt exemplarisch, wie moderne Technologien Lehre und Forschung bereichern können. Wir setzen gezielt auf Innovationen wie diese, um Studenten optimal auf die Zukunft vorzubereiten und die wissenschaftliche Exzellenz unserer Universität weiter zu stärken.“ 

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