Wissenschaft und Forschung 17.10.2025
Künstliche Intelligenz in der Zahnmedizin: Fortschritt mit Verantwortung
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Ein aktueller Übersichtsartikel im Journal of Dental Research und JADA Foundational Science nimmt sich eines Themas an, das längst nicht mehr Zukunftsmusik ist: die Rolle generativer künstlicher Intelligenz in der zahnmedizinischen Forschung und die Frage, wie man mit ihren Möglichkeiten ebenso verantwortungsvoll wie kritisch umgehen kann.1 KI-Experte Prof. Dr. Falk Schwendicke und Kollegen zeichnen hier ein facettenreiches Bild einer Technologie, die Texte, Bilder oder Daten generieren und so wissenschaftliche Arbeit auf ein neues Effizienzniveau heben kann. KI-Systeme, die gewaltige Datenmengen durchforsten, Muster erkennen und Ergebnisse zusammenfassen, eröffnen somit Wege zu mehr Reproduzierbarkeit und zu einer besserern Dokumentation und damit verbundener schnellerer Erkenntnis. Doch wo Geschwindigkeit und Automatisierung zunehmen, wächst auch das Risiko, dass menschliches Urteilsvermögen und Verantwortung in den Hintergrund geraten. Verzerrte Trainingsdaten, algorithmische Halluzinationen, Plagiate oder eine unkritische Übernahme vermeintlich korrekter Ergebnisse können die wissenschaftliche Integrität ebenso untergraben wie mangelnde Transparenz.Die Autoren fordern daher, offenzulegen, wann und wie KI konkret eingesetzt wurde und Richtlinien zur Datenherkunft zu etablieren.

„Generative KI kann ein starker Partner sein, aber kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen“
Das Papier plädiert für internationale Standards, eine fortlaufende ethische Begleitung und den offenen Dialog zwischen Wissenschaft und Öffentlichkeit, damit das, was als technologische Hilfe gedacht ist, nicht zum blinden Vertrauen in Maschinen wird, sondern zum Werkzeug einer Forschung, die sich ihrer Verantwortung bewusst bleibt.
Hier geht es zum Abstract der Studie.
1 Schwendicke F, Sidhu SK, Ferracane JL, Tichy A, Jakubovics NS. Generative AI: Opportunities, Risks, and Responsibilities for Oral Sciences. Journal of Dental Research. 2025;0(0). doi:10.1177/00220345251356408