Informationen aus Orthodontie & Kieferorthopädie 2018; 50(03): 191-197
DOI: 10.1055/a-0660-6436
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Intelligente Algorithmen in kieferorthopädischer Diagnostik und Planung

Intelligent Algorithms in Orthodontic Diagnostics and Planning
Tom Kühnert
1   Image Instruments GmbH, Chemnitz
,
Karl-Friedrich Krey
2   Poliklinik für Kieferorthopädie, Zentrum für Zahn-, Mund- und Kieferheilkunde, Greifswald
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Publication Date:
04 October 2018 (online)

Zusammenfassung

Algorithmen und Lösungsstrategien aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) spielen eine wichtige Rolle in der zunehmend digitalen Verarbeitung in der modernen Kieferorthopädie. Im Artikel wird diskutiert, inwiefern die kieferorthopädische Behandlung von aktuellen Entwicklungen profitieren kann und wo Grenzen und Gefahren gesehen werden. Anhand von 3 Beispielen zur Verwendung digitaler Modelle in der Imaging-Software OnyxCeph³™ (Software OnyxCeph3TM, Image Instruments GmbH, Chemnitz. www.onyxceph.de) wird abgeleitet, welche Erwartungen an computergestützte Diagnostik und Behandlung realistisch sind. Ziel des Artikels ist, dem Behandler Einblicke in den softwaretechnologischen Hintergrund zu geben, mit denen eine Erwartungshaltung an die KI begründet werden kann, die sowohl patientengerecht als auch zukunftsorientiert ist.

Abstract

Algorithms and approaches from the field of artificial intelligence play an important role in the increasingly digital workflows of modern orthodontics. This article discusses in which way the orthodontic treatment can benefit from current developments in this field and where to consider limitations and possible risks. Based on three examples of digital model processing from the imaging software OnyxCeph³™ (Software OnyxCeph3TM, Image Instruments GmbH, Chemnitz. www.onyxceph.de), we derive which expectations for computer-aided diagnostics and treatment are reasonable. Intention of the article is to inform the reader from a software engineering point of view, so that an anticipation of the capabilities of AI can be formed which fits both patient needs and future developments.

 
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