Yapay Zeka ile Diş Röntgeni Analizi Mümkün Mü?
Diş Röntgeni Nedir ve Niçin Kullanılır?
Diş röntgenleri, dişlerin, çene kemiklerinin ve çevre dokuların ayrıntılı görüntüsünü sağlayan temel tanı araçlarıdır.
Çürükler, diş eti hastalıkları, kök ucu enfeksiyonları veya gömülü dişler gibi birçok durum, bu görüntüler sayesinde tespit edilir.
Yapay zeka diş röntgeni analizinde kullanılan bir yöntem midir?
Yapay zekâ ile diş röntgeni analizi, günümüzde aktif olarak kullanılan bir teknolojidir.
Yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte, diş hekimliği alanında tanı ve tedavi süreçlerinde önemli yenilikler ortaya çıkmıştır. Özellikle derin öğrenme algoritmaları, diş röntgenlerinin analizinde insan gözünden kaçabilecek detayları yakalayarak diş hekimlerine destek sağlamaktadır.
Bu teknolojilerin en büyük avantajı, zamandan tasarruf sağlaması ve tanı doğruluğunu artırmasıdır. Ayrıca diş hekimleri arasındaki yorum farklarını azaltarak standart bir değerlendirme süreci sunar.
Gelecekte yapay zekanın diş hekimliğinde daha entegre biçimde kullanılması beklenmektedir. Bulut tabanlı sistemler ve kişiselleştirilmiş tanı modelleri sayesinde hasta verileri güvenli biçimde analiz edilebilecek ve erken teşhis olanakları artacaktır.
Ancak bu süreçte etik standartların korunması ve yasal düzenlemelerin geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır.
Yapay Zekâ Diş Röntgenini Nasıl Analiz Ediyor?
Yapay zekâ, binlerce diş röntgeni üzerinde eğitilerek belirli desenleri öğrenir. Bu sistemler, derin öğrenme (deep learning) adı verilen bir teknolojiyle çürük, enfeksiyon ya da kemik kaybı gibi durumları tespit edebilir.
Yeni bir röntgen yüklendiğinde algoritma görüntüyü analiz eder, şüpheli bölgeleri renkle işaretler ve diş hekimine öneriler sunar.
Bu sayede hekim potansiyel sorunları saniyeler içinde fark eder. Ancak son kararı her zaman diş hekimi verir; yapay zekâ sadece yardımcı bir araçtır.
Yapay Zeka Hangi Diş Görüntülerini Analiz Edebilir?
- Panoramik röntgen (OPG): Tüm çene ve diş yapısını gösterir.
- Periapikal röntgen: Belirli bir dişi ve kök çevresini inceler.
- Bite-wing (ısırma) röntgen: Diş çürükleri ve aralarındaki temas noktaları için.
- CBCT (konik ışınlı tomografi): 3 boyutlu diş ve kemik yapısını gösterir.
Yapay Zekâ’nın Analiz Edebildiği Durumlar Nelerdir?
Yapay zekâ sistemleri genellikle büyük veri kümeleriyle eğitilen evrişimsel sinir ağları (CNN), U-Net ve YOLO gibi modellerden oluşur.
Bu algoritmalar; diş yapısı, çürük, apikal lezyon, periodontal kemik kaybı veya implant planlaması gibi alanlarda yüksek doğrulukla analiz yapabilir.
Güncel çalışmalar, özellikle CNN tabanlı sistemlerin çürük tespitinde yüksek başarı oranlarına ulaştığını göstermektedir. Örneğin %90’a yakın oranlar bildirilmiştir.
Ayrıca U-Net mimarisi, diş ve kemik yapılarını otomatik olarak ayırarak periodontal hastalıkların değerlendirilmesinde kullanılmaktadır.
Sonuç
Yapay zekâ, diş hekimliğinde sadece bir yenilik değil; tanı kalitesini artıran, hekimin iş yükünü azaltan ve hastaya daha hızlı, güvenli bir süreç sunan güçlü bir destek teknolojisidir.
Bu sistemler hekimlerin yerine geçmez; ancak onların değerlendirmelerine değerli birer yardımcı olarak katkı sağlar.
Gelecekte yapay zekâ, üç boyutlu taramalar ve tedavi planlamalarıyla daha da entegre hâle gelecektir.
Kaynakça
- Ali, M., et al. (2023). Artificial intelligence in dentistry—A review. Frontiers in Dental Medicine.
- Sameer Sindi, A., et al. (2023). The role and impact of artificial intelligence on the future of dental radiography – A mini-review. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning.
- Huang, et al. (2024). Applications of artificial intelligence in the analysis of dental radiographs. Dentomaxillofacial Radiology.
Başak Durmuş
İstanbul Medeniyet Üniversitesi Diş Hekimliği Bölümü
3. Sınıf Temsilcisi
