24.10.2024 · Fachbeitrag · CME-Beitrag

KI in der forensischen Zahnmedizin

| Weil Zähne sehr widerstandsfähig und einzigartig sind, liefern sie eine gute Grundlage für Identifizierungen, Alters- und Geschlechtsbestimmung von Personen. Dabei gibt es verschiedene etablierte Herangehensweisen in der zahnmedizinischen Forensik. Neueste Forschungen beleuchteten in diesem Zusammenhang auch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI). |

Herausfordernd: Alter von Erwachsenen und Senioren bestimmen

Heutige Bestimmungsmethoden basieren auf Messungen morphometrischer Merkmale in Kombination mit Schätzungen. Bei Kindern und Jugendlichen lässt sich das Alter anhand von Entwicklungsmerkmalen generell einfacher bestimmen als bei Erwachsenen und Senioren, die ggf. Zahnkorrekturen erhalten, Zähne restauriert/verloren haben, an Krankheiten leiden oder deren Kieferknochen sich verändert hat. Moderne Deep-Learning-Modelle können wichtige Schätzindikatoren in Form von Bildmerkmalen bestimmen und so die Schätzung erleichtern. In der vorliegenden Studie trainierten Forschende der Universität Zagreb ein Convolutional Neural Network (CNN) mit 4.035 Panorama-Röntgenbildern von Probanden im Alter von 19-90 Jahren; zur Überprüfung dienten größere Datenmengen. Die Beurteilung beeinträchtigten interessanterweise Zahnveränderungen, -verlust, Karies oder Krankheiten nicht: Der mittlere Schätzfehler lag bei der Bewertung von Panorama-Röntgenbildern bei 2,95 Jahren und bei 4,68 Jahren bei der Betrachtung einzelner Zähne [1].

Geschlechtsbestimmung: Universelle Prädiktoren bei Zähnen gibt es nicht

Proben lassen sich z. B. aus oralen Geweberesten aus Dentin oder der Pulpa gewinnen. Bei der forensischen Geschlechtsbestimmung gilt die DNA-Analyse als Goldstandard mit der höchsten Genauigkeit. Die zahnmedizinische Forensik setzt aber auch auf Gaumeninspektionen, odontologische Maßnahmen, die Auswertung von Röntgenbildern, Zahnabdrücken, -verschleiß, den Abgleich prothetischer Versorgungen und betrachtet die Entwicklung von Weisheitszähnen. Zudem weisen einige Zähne wie die unteren Eckzähne einen höheren Grad an Dimorphismus auf als andere. Aber universelle Prädiktoren für die Geschlechtsbestimmung gibt es nicht, da sich Zähne einzelner Populationen aufgrund von Umwelteinflüssen, Genpool und Nahrungsangebot deutlich unterscheiden können. Die Forschenden der Studie sprachen v. a. KI-gestützten Techniken großes Potenzial zu, andere Methoden waren im Vergleich weniger erfolgreich. So variierte die Genauigkeit der Analyse von Zahnabdrücken von 34,5 bis 90 Prozent. Die Genauigkeit und Präzision trainierter KI-Modelle waren weniger fehleranfällig und vergleichbar mit der Analyse erfahrener Untersucher [2].