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Dr. rer. nat. Joachim Krois

Germany, Berlin
since 2017 Lead data scientist, Department of Operative and Preventive Dentistry, Charité - Universitätsmedizin Berlin 2016-2017 Project- und code development for the project "Statistics and Geospatial Data Analysis" 2016 PhD (Dr. rer. nat.), Department of Earth Sciences, Freie Universität Berlin 2013-2016 Project coordination for various research project at Freie Universität Berlin 2013-2014 Content development for the e-learning module "Runoff and sedimentation processes: Basic Hydrology & Hydraulics", Freie Universität Berlin 2008-2012 Scientific researcher at the Department of Earth Sciences, Freie Universität Berlin 2008 Diploma, Department of Earth Sciences, Freie Universität Berlin

Events

  
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Deutscher Zahnärztetag 2019

8. Nov 2019 — 9. Nov 2019Congress Center Messe Frankfurt
Speakers: Karl-Ludwig Ackermann, Sarah Al-Maawi, Kurt Werner Alt, Jassin Arnold, Thomas Attin, Mustafa Ayna, Anna Greta Barbe, Ingo Baresel, Jens Baresel, Tobias Bauer, Ursula Becker, Wilfried Beckmann, Christoph Benz, Lisa Bitterich, Dirk Bleiel, Uwe Blunck, Martin Boost, Andreas Braun, Anne Bredel-Geissler, Wolfgang Buchalla, Egon Burian, Sebastian Bürklein, Iain L. C. Chapple, Wolfgang Christian, Fabian Cieplik, Bettina Dannewitz, Monika Daubländer, Sybille David-Hebgen, Isabel Deckwer, James Deschner, Annika Döding, Christof Dörfer, Heike Dyrna, Norbert Engel, Peter Engel, Susanne Fath, Michael Frank, Roland Frankenberger, Rene Franzen, Cornelia Frese, Tobias Fretwurst, Michael Gahlert, Roland Garve, Werner Geurtsen, Shahram Ghanaati, Christiane Gleissner, Ulrike Gonder, Werner Götz, Dominik Groß, Knut A. Grötz, Martin Guffart, Norbert Gutknecht, Cornelius Haffner, Thorsten Halling, Frederic Hermann, Carlos Herrera-Vizcaino, Tim Hilgenfeld, Jürgen Hoffmann, Martin Hoffmann, Fabian Huettig, Alfons Hugger, Christine Hutschenreuter, Bruno Imhoff, Silke Jacker-Guhr, Søren Jepsen, A. Rainer Jordan, Alexander Jürchott, Bärbel Kahl-Nieke, Peer W. Kämmerer, Philipp Kanzow, Nele Kettler, Christian Kirschneck, Lydia Kogler, Bernd Kordaß, Franz-Josef Kramer, Norbert Krämer, Felix Krause, Matthis Krischel, Joachim Krois, Christina Kühne, Conrad Kühnöl, Bernd Lapatki, Silke Lehmann-Binder M.Sc., Christian Leonhardt, Ivona Leventic, Daniel Lindel, Jörg Alexander Lisson, Ulrike Lübbert, Elmar Ludwig, Anne-Katrin Lührs, Michael Lüpke, Frank Georg Mathers, Wibke Merten, Georg Meyer, Wolfram Misselwitz, Karin Mölling, Mhd Said Mourad, Dietmar Friedrich Müller, Moritz Mutschler, Katja Nickel, Nicole Nicklisch, Ina Nitschke, Olaf Oberhofer, Karina Obreja, Dietmar Oesterreich, Rebecca Otto, Simon Peroz, Peter Pospiech, Florian Probst, Monika Probst, Michael Rädel, Sven Reich, Katharina Reichenmiller, Katharina Reinecke, Daniel R. Reißmann, Bernd Reiss, Stefan Ries, Christiane Rinnen, Katharina Röher, Jerome Rotgans, Uwe Rudol, Michael Rumpf, Heidrun Schaaf, Claudia Schaller, Karina Schick, Ulrich Schiffner, Maximiliane Amelie Schlenz, Alexander Schmidt, Mathias Schmidt, Andrea-Maria Schmidt-Westhausen, Julian Schmoeckel, Wolfgang Schneider, Sigmar Schnutenhaus, Holger Schön, Andreas Schulte, Nelly Schulz-Weidner, Karola Schulze, Ralf Schulze, Falk Schwendicke, Thomas A. Schwenk, Andreas Simka, Ralf Smeets, Önder Solakoglu, David Sonntag, Hansmartin Spatzier, Benedikt Spies, Norbert Staab, Sabine Steding, Angela Stillhart, Marcus Stoetzer, Hendrik Terheyden, Andrea Thumeyer, Marin Vodanovic, Kai Voß, Maximilian Voß, Wolfgang Wahlster, Michael Walter, Sandra Weber, Almut Johanna Weigel, Paul Weigl, Michael Weiss, Hans-Jürgen Wenz, Johannes-Simon Wenzler, Christian Wesemann, Jens Westemeier, Lotta Westphal, Matthias Widbiller, Annette Wiegand, Horst Willeweit, Karl Frederick Wilms, Sandra Windecker, Michael M. Wolf, Anne Wolowski, Bernd Wöstmann, Sylvia Wuttig
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Quintessenz Verlags-GmbH

This author's journal articles

  
Quintessenz Zahnmedizin, 9/2022
Zahnmedizin allgemeinPages 824-833, Language: GermanSchwendicke, Falk / Büttner, Martha / Krois, Joachim

Künstliche Intelligenz in der zahnmedizinischen Diagnostik

Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) in der zahnmedizinischen Diagnostik befinden sich zum größten Teil noch am Beginn ihre Entwicklungsperiode. Viele KI-Anwendungen, die in Studien getestet oder bereits in den Verkehr gebracht wurden, fokussieren auf die Detektion von Krankheiten oder einzelnen Läsionen und weniger auf Staging oder Grading als weitere wichtige diagnostische Schritte. Als diagnostisches Datenmaterial werden vor allem Bilddaten eingesetzt, zukünftig sind auch Textdaten oder „omics“-Daten von Interesse. Gerade die Vorhersage von Krankheiten oder Krankheitsereignissen ist eine enorme Herausforderung und gelingt auch mit KI heute nur bedingt. Es ist zentral, zu verstehen, dass KI-Anwendungen in der Diagnostik vermutlich noch lange einen reinen Assistenzcharakter haben werden. Die Diagnosestellung und den Therapieentscheid werden diese Systeme kurz- und mittelfristig nicht übernehmen – diese Aufgabe ebenso wie die daraus resultierende Verantwortung obliegt weiterhin dem Behandler zusammen mit dem Patienten. Manuskripteingang: 17.06.2022, Manuskriptannahme: 20.06.2022 Keywords: Befund, Bildanalytik, Diagnostik, Vorhersage
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Quintessenz Zahnmedizin, 7/2022
ZahnerhaltungPages 640-647, Language: GermanSchwendicke, Falk / Krois, Joachim

Künstliche Intelligenz in der Zahnerhaltung – Wo kann sie helfen?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben für medizinische Zwecke Praxisreife erlangt. Für die Zahnmedizin sind die Bildanalyse (vor allem die Unterstützung bei der Analyse von Röntgenbildern, aber auch Fotografien etc.), die Sprachverarbeitung (z. B. die automatisierte Dokumentation oder Textprozessierung aus elektronischen Akten) sowie die prädiktive Zahnmedizin (Vorhersage von Ereignissen wie Zahnverlust oder Risiken für Krankheiten wie Karies) relevant. Auch telezahnmedizinische Ansätze oder die Therapie unter Rückgriff auf augmentierte oder virtuelle Realität (AR/VR) sind in greifbare Nähe gelangt. Herausforderungen bestehen weiterhin in der realistischen Bewertung von medizinischen KI-Produkten. Weltweit sind Normierungsinitiativen angetreten, (zahn-)medizinische KI auf ein stabiles Fundament zu stellen. Manuskripteingang: 12.02.2022, Manuskriptannahme: 14.03.2022 Keywords: Bildanalytik, Daten, künstliche Intelligenz (KI), Karies, Risiko, Vorhersagemodelle
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QZ - Quintessenz Zahntechnik, 5/2020
ExpertenfokusPages 560-565, Language: GermanKrois, Joachim / Langenbach, Fabian / Schwendicke, Falk

Künstliche Intelligenz in Zahnmedizin und Zahntechnik

Künstliche Intelligenz (KI) steckt bereits heute in einer Vielzahl von Anwendungen in der Zahnmedizin und Zahntechnik. Um sie zu entwickeln, bedarf es großer Mengen repräsentativer Daten von hoher Qualität. Hinzu kommt, dass die Anwender KI-gestützter Systeme Hintergrundwissen benötigen, um die jeweilige KI-Lösung kritisch beurteilen zu können. In absehbarer Zeit werden KI-Systeme in der Zahntechnik und -medizin zur Anwendung kommen und Prozesse und Workflows verbessern und beschleunigen. Die letztendliche Entscheidung und damit die Verantwortung für das zahnmedizinische und zahntechnische Vorgehen obliegt weiterhin den Experten in Praxis und Labor. Keywords: Künstliche Intelligenz, KI, Daten, digitale Kompetenz, intelligente Systeme
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Parodontologie, 4/2020
Pages 417-423, Language: GermanSchwendicke, Falk / Dommisch, Henrik / Krois, Joachim

Künstliche Intelligenz in der Bildanalytik

Chancen und Herausforderungen für die Parodontologie
Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit fast allgegenwärtig. In den letzten Jahren wurden in diesem Querschnittsfeld aus Informatik, Ingenieurswissenschaften und Angewandter Mathematik enorme Fortschritte erzielt. Gerade im Bereich des Maschinellen Sehens (z. B. Bildanalytik, Bildklassifikation, Objektdetektion etc.) findet KI schon heute in unserem Alltag vielfach statt. Auch in der Medizin sind in den letzten Jahren diverse KI-Anwendungen entwickelt worden, mit teilweise erstaunlichen Ergebnissen. Allerdings stellen sich bereits hier erste Fragen zur Belastbarkeit, Generalisierbarkeit und Transparenz dieser KI-Anwendungen. Auch in der Zahnmedizin rücken KI-Anwendungen immer mehr in den Fokus wissenschaftlicher Fragestellungen und klinischer Forschung: Zahlreiche KI-Anwendungen zur Detektion von Zähnen, Restaurationen, Karies und apikalen Läsionen werden zurzeit entwickelt und deren Vorhersagequalität in den einschlägigen Zeitschriften berichtet1. Auch hier wird allerdings momentan nur geringes Augenmerk auf Validität und Robustheit gelegt2. Für den Parodontologen bietet KI-gestützte Bildanalytik zahlreiche Chancen. Die automatisierte Vermessung von Knochenverlust auf Röntgenbildern, die KI-basierte Charakterisierung von Knochendefekten oder auch die Verknüpfung von erhobenen Bilddaten mit Anamnese-, klinischen und weiteren Daten sind vielversprechend. KI-Technologien und der Rückgriff auf Daten („Datenzahnmedizin“) versprechen eine präzisere, personalisierte, präventivere und partizipative Parodontologie3. Der vorliegende Artikel vermittelt Grundkenntnisse zu KI, KI-gestützter Bildanalytik und den Chancen dieser Anwendungen für die Zahnmedizin und im Speziellen für die Parodontologie. Er weist aber auch auf die zahlreichen Herausforderungen in diesem Forschungsfeld hin und soll Zahnärzte in die Lage versetzen, KI-Softwarelösungen besser zu beurteilen. Der Zahnarzt von morgen benötigt kritische Augen und „Datenkompetenz“ (Data Literacy), um robuste und zuverlässige KI-Lösungen von weniger robusten, fehleranfälligen Lösungen unterscheiden zu können. Manuskripteingang: 07.09.2020, Annahme: 02.10.2020 Keywords: Diagnostik, Maschinelles Lernen, Parodontologie, Röntgenologie, Therapieplanung, Vorhersagemodelle
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