07.09.2021

CP Gaba: Digitaler Erosionsrechner verrät Risiko für Zahnschmelzabbau

Um das eigene Risiko für Zahnschnmelzabbau zu eruieren, hat die Zahnpflegemarke elmex aus dem Hause CP Gaba anlässlich des Monats der Mundgesundheit einen interaktiven Erosionsrechner entwickelt.
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CP Gaba Erosionsrechner: Kraxner, Haririan, Selent
Kristina Kraxner, Leiterin der CP Gaba GmbH Zweigniederlassung Österreich, Hady Haririan, Leiter der Österreichischen Gesellschaft für Parodontologie und Burkhard Selent, Leiter der wissenschaftlichen Abteilung bei CP Gaba GmbH DACH © Katharina Schiffl

Wie eine deutsche Studie für Mundgesundheit aus dem Jahr 2016 belegt, sind rund 45 Prozent der 35-44-Jährigen von Zahnerosion, sprich Zahnschmelzabbau, betroffen. Die Erhebung zeigt weiters auf, dass das Risiko mit steigendem Alter deutlich zunimmt. Aktuelle Zahlen für den österreichischen Markt liegen laut CP Gaba, Hersteller von international angesehenen Zahnpflegemarken wie Colgate, elmex, aronal und meridol, leider nicht vor, dürften aber vergleichbar mit jenen aus Deutschland sein.

Zahnschmelzerosion: Ernährung beeinflusst Risiko

Experten gehen von einem weiteren Anstieg dieser Werte aus, bedingt vor allem durch die veränderten Ernährungsgewohnheiten. Viel häufiger als früher stünden säurehaltige Getränke wie Limonaden oder Energy Drinks auf dem Speiseplan, während der Verzehr von Obst und Gemüse rückläufig sei. Außerdem begünstige das Trinken aus Ventilflaschen den Zahnschmelzabbau, weil die Zähne dadurch länger mit den jeweiligen Flüssigkeiten umspült würden. „Neben Säuren, die von außen zugeführt werden, können auch intrinsische Faktoren wir Magensäure den Zahnschmelz abbauen und das darunterliegende Dentin freilegen. Überempfindlichkeiten auf Hitze und Kälte sind die Folge, doch auch ästhetische und funktionelle Probleme können in schweren Fällen daraus resultieren”, erklärt etwa Generalsekretär der Österreichischen Gesellschaft für Parodontologie Univ.-Prof. Dr. Hady Haririan, PhD, MSc.

CP Gaba elmex Erpsionsrechner
© opti-schmelz.de

Erosionsrechner: 6 Fragen in maximal 2 Minuten ermitteln Risiko

Das gefährliche am Zahnschmelzabbau ist, dass dieser nicht rückgängig gemacht werden kann und oft auch nicht bemerkt wird. Probleme wie von Haririan genannt, stellen sich erst nach und nach ein. Um das persönliche Risiko frühzeitig auszuloten, hat die Zahnpflegemarke elmex nun in Zusammenarbeit mit der Deutschen Gesellschaft für Präventivmedizin sowie einer Digitalagentur aus Hamburg einen interaktiven Erosionsrechner entwickelt. Dieser erhebt anhand von sechs verschiedenen Fragen in nur zwei Minuten, wie stark der eigene Zahnschmelz in Gefahr ist.

Gefragt wird etwa nach der Häufigkeit des Verzehrs von sauren Nahrungsmitteln, wie lange diese in Kontakt mit den Zähnen sind, mit welcher Intensität Sport betrieben wird, ob dabei saure Getränke getrunken werden, ob bestimmte Erkrankungen wie Sodbrennen oder Essstörungen vorliegen und ob man unter Mundtrockenheit leide. Anhand der Antworten wird dann das Risiko ermittelt und im Falle einer mittleren bis hohen Gefahr die Empfehlung den eigenen Zahnarzt zu kontaktieren ausgesprochen.

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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