Fragen zu Implementierung und Nutzbarkeit von künstlicher Intelligenz (KI) spielen eine immer größere Rolle in der Forensischen Altersdiagnostik bei Lebenden, insbesondere im Rahmen forensisch-radiologischer Ansätze. Bis dato liegen bereits zahlreiche Studien zu den für die Altersschätzung interessanten Skelettregionen vor. Die vorliegende Arbeit bietet zunächst einen umfassenden Überblick über die gesamte Thematik und beleuchtet anschließend im Detail die Anwendungsbeispiele „Handradiographie“ und „Orthopantomographie“. Die Betrachtungen verdeutlichen, dass Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) sich als besonders gut geeignet herausgestellt haben. Da die meisten forensisch relevanten Untersuchungen zur Anwendung von KI in der Forensischen Altersdiagnostik derzeit auf Orthopantomographien basieren, erscheinen mehr Daten zu anderen Skelettregionen wünschenswert. Zukünftige Entwicklungen sollten sich außerdem nicht nur auf die Optimierung der Modelle und den Einsatz größerer und vielfältigerer Datensätze konzentrieren, sondern auch auf die Schaffung einheitlicher Standards zur Steigerung der Vergleichbarkeit der Ergebnisse.
