KI im Hörsaal: Wie Unis jetzt Kariesdiagnostik mit KI lehren

Während sich digitale Zahnmedizin im Studium bislang vor allem um Geräte wie Intraoralscanner und CAD/CAM-Fräsen drehte, hält inzwischen eine andere Form der Digitalisierung Einzug in die Lehre: künstliche Intelligenz, die Röntgenbilder auswertet und Studierenden direktes Feedback zu ihrer eigenen Diagnose gibt. Anders als ein Scanner oder eine Fräsmaschine ersetzt diese KI kein Handwerkszeug, sondern greift direkt in die diagnostische Ausbildung ein, also in die Frage, wie Du lernst, eine Karies überhaupt zu erkennen.

Was in Marburg konkret passiert

Die Poliklinik für Zahnerhaltung der Philipps-Universität Marburg hat 2025 als nach eigenen Angaben erste universitäre Zahnmedizin in Deutschland ein KI-gestütztes System fest in die Ausbildung ihrer Studierenden integriert. Konkret werten Studierende Röntgenaufnahmen auf dem iPad aus, während eine Software im Hintergrund dieselben Bilder in Sekundenschnelle analysiert und kariöse Läsionen markiert. Die eigene Einschätzung lässt sich so direkt mit der KI-Analyse abgleichen, ein Feedback, das in klassischer Lehre erst deutlich später, etwa durch eine Dozentin oder einen Dozenten, erfolgen würde.

Wer dahintersteht

Verantwortlich für die Sektion Kariologie in Marburg ist Prof. Dr. Carolina Ganß, die nach eigener Beschreibung Inhaberin des einzigen deutschen Lehrstuhls für Kariologie des Alterns ist. Sie bezeichnet die Einführung als „Quantensprung in der Ausbildung“ der Studierenden. Die Poliklinik für Zahnerhaltung wird von Prof. Dr. Roland Frankenberger geleitet, unterstützt wird die Initiative zusätzlich von Universitätspräsident Prof. Dr. Thomas Nauss.

Warum das für die Lehre einen Unterschied macht

Der zentrale Vorteil aus Sicht der Verantwortlichen liegt in der sofortigen, standardisierten und wiederholbaren Rückmeldung. Wo eine Dozentin oder ein Dozent im Kurs nur begrenzt Zeit hat, jede einzelne Diagnose eines jeden Studierenden im Detail zu kommentieren, liefert die KI-Analyse für jedes Röntgenbild eine konsistente Einschätzung, an der sich die eigene Beurteilung unmittelbar messen lässt. Das soll laut Ganß dazu beitragen, Fehlerquoten zu minimieren und das diagnostische Training auf eine objektivere, datenbasierte Grundlage zu stellen, statt sich allein auf die subjektive Erfahrung Einzelner zu verlassen.

Witten/Herdecke: eine eigene Professur für digitale Zahnmedizin und KI

Auch an der Universität Witten/Herdecke ist künstliche Intelligenz inzwischen fest im Lehrangebot verankert. Prof. Dr. Dr. Lars Bonitz, Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurg an der Dortmunder Klinik, wurde dort auf eine neu geschaffene Professur für Digitale Zahnmedizin, Simulation und Künstliche Intelligenz berufen. Bonitz beschäftigt sich seit Jahren mit digitalen Arbeitsabläufen in Medizin und Zahnmedizin und hat an der Universität Witten/Herdecke zusätzlich den Studiengang „Computational Medical Engineering“ mit angestoßen, einen der wenigen Brückenstudiengänge zwischen Medizin, Zahnmedizin und Ingenieurwissenschaften in Deutschland. Ein Schwerpunkt seiner Arbeit liegt auf der konsequenten Einbindung von Simulation und KI in Forschung, Lehre und Patientenversorgung.

Wo die Grenze zur reinen Gerätetechnik verläuft

Wichtig zur Einordnung: Intraoralscanner, CAD/CAM-Systeme und 3D-Drucker, wie sie im Artikel Digitale Zahnmedizin im Studium beschrieben werden, sind vor allem Werkzeuge zur Erfassung und Herstellung, sie scannen einen Zahn oder fräsen eine Krone. Die KI-gestützte Kariesdiagnostik dagegen greift in einen anderen Bereich ein: die eigentliche Befundung und Interpretation von Bilddaten. Beide Entwicklungen laufen an den Universitäten nebeneinander her und verstärken sich in ihrer Wirkung gegenseitig, betreffen aber unterschiedliche Teile der zahnmedizinischen Ausbildung.

Was das für Dich als Studierende:r bedeutet

Wenn Du Dein Studium an einer Fakultät beginnst, die KI-gestützte Diagnosesysteme bereits einsetzt, lernst Du von Anfang an, die eigene fachliche Einschätzung mit einer maschinellen Analyse abzugleichen, statt Dich allein auf Erfahrung und Bauchgefühl zu verlassen. Das ersetzt die fachliche Ausbildung nicht: Am Ende musst Du eine Diagnose weiterhin selbst stellen und verantworten können, gerade weil eine KI-Auswertung nicht in jeder Behandlungssituation zur Verfügung steht. Wie stark KI-gestützte Diagnostik inzwischen auch außerhalb der Universitäten in Praxen ankommt, lässt sich schwer pauschal beantworten, klar ist aber, dass die Ausbildung an einzelnen Standorten bereits heute in diese Richtung geht.

Wie flächendeckend das schon ist

Bislang handelt es sich bei den beschriebenen Beispielen um einzelne Vorreiterprojekte an konkreten Standorten, nicht um einen bundesweit einheitlichen Standard. Wie schnell sich KI-gestützte Diagnostik an weiteren Universitäten in der Lehre etabliert, lässt sich derzeit nicht seriös vorhersagen. Wer beim Vergleich von Studienorten Wert auf den Umgang mit neuen Diagnostiktechnologien legt, sollte gezielt bei der jeweiligen Fakultät oder Fachschaft nachfragen, welche Systeme dort aktuell tatsächlich im Kurs zum Einsatz kommen.

Quellen

• Philipps-Universität Marburg: KI in der Lehre – Mit Künstlicher Intelligenz zur besseren Kariesdiagnose (uni-marburg.de)
• KZV Nordrhein: Zahnmedizinische Lehre – Einsatz von KI zur besseren Kariesdiagnose (kzvnr.de)
• zm-online: Marburg setzt KI zur Kariesdiagnose ein (zm-online.de)
• zm-online: Lars Bonitz übernimmt Professur für Digitale Zahnmedizin (zm-online.de)