Das Competence Center Artificial Intelligence in Dentistry fokussiert sich auf die Entwicklung und Anwendung hochmoderner, auf die Zahnmedizin maßgeschneiderter Artificial Intelligence Tools. Um sowohl wissenschaftliche Qualität als auch klinische Relevanz zu maximieren, wird ein hoher Wert auf translationale Forschung gelegt.
Einen wichtigen Fokus unserer Gruppe stellen, aufgrund ihrer zahnmedizinischer Relevanz und der großen Menge an zur Verfügung stehenden Daten, Anwendungen von künstlicher Intelligenz auf medizinischen Bilddaten dar. Ein weiteres zentrales Feld ist die Verwendung von Graph Convolutional Networks zur Verarbeitung von dentalen Intraoralscans. Außerdem ist die Verwendung von KI in Kombination mit biomechanischer Computermodellierung für ein besseres Verständnis des sexuellen Dimorphismus und der Entstehung und des Fortschreitens von Temporomandibulären Erkrankungen ein Schwerpunkt unserer Gruppe. Laufende Projekte beinhalten Anwendungen von Unsupervised Learning zur Segmentierung dentaler Strukturen, automatisches Grading des parodontalen Status, die automatisierte Optimierung prothetischer Versorgungen als auch die Entwicklung eines multimodalen, prädiktiven Modells zur Erkennung und Beurteilung von Kiefergelenkserkrankungen.
Zusätzlich zum Zugang zu einem leistungsstarken Rechencluster steht unserer Gruppe, durch die direkte Anbindung an die Universitätszahnklinik, eine große Patient:innendatenbank zur Verfügung, welche das Training von komplexen Netzwerkarchitekturen ermöglicht. Durch die enge Kooperation mit den klinischen Fachbereichen können entwickelte Tools direkt im klinischen Alltag getestet werden und deren Nutzen für Zahnmediziner:innen und Patient:innen realistisch abgeschätzt werden.
Priv. Doz. Benedikt Sagl, PhD
Head of Competence Center Artificial Intelligence in Dentistry
T: +43 (0)1 40070-4204
E: benedikt.sagl@meduniwien.ac.at
ORCID: 0000-0002-6739-4222
Thomas Holzinger, MSc
Dissertant
ORCID: 0009-0001-6124-2287
MDDr. Valentin Yugay, MClinDent
Dissertant
Can Camuz, MSc
Dissertant
Chen Lu, MStomMed
Dissertantin
Shivam Singh, MSc
Dissertant
- Personalized modeling of TMJ sexual dimorphism biomechanics (2025)
Fördergeber: FWF (Austrian Science Fund), Einzelprojekt
PI: Benedikt Sagl
Entwickelt personenbezogene Simulationsmodelle zur Quantifizierung geschlechtsspezifischer Zusammenhänge zwischen TMJ-Morphologie und Belastung, um Risikofaktoren zu identifizieren und die geschlechtsspezifischen Unterschiede in der Prävalenz von Kiefergelenkserkrankungen aufzuklären.
- TMD TRACE („TemporoMandibular Disorders - Training of neural networks and Research for Advanced Classification and Explanation of mandibular kinematics") (2025)
Fördergeber: FFG (Austrian Research Promotion Agency), Bridge 2024-02
PI: Benedikt Sagl
Forschung an erklärbarer AI zur Klassifikation und Interpretation mandibulärer Kinematik aus Unterkieferbewegungsdaten, zur Unterstützung der TMD-Diagnostik und Entscheidungsfindung in der Klinik.
- Prof. Hai Yao, Department of Bioengineering, Clemson University and Department of Oral Health Sciences, Medical University of South Carolina
- Prof. Ian Stavness, Department of Computer Science, University of Saskatchewan
- Prof. Sidney Fels, Department of Electrical and Computer Engineering, University of British Columbia
- Prof. Dario Cazzola, Department of Health, University of Bath
- Amann Girrbach, Austria
Lisa Riedel, BSc
studentische Mitarbeiterin, Masterstudentin