TIP BİLİŞİMİ IV
PERİODONTAL HASTALIK TANISINDA YAPAY ZEKÂ VE İNSAN FAKTÖRÜNÜN KARŞILAŞTIRILMASI
Yazarlar:
Buse Başak FEYİZOĞLU
Yayıncı:
İstanbul Üniversitesi Yayınları
Özet:
Periodontal hastalık, periodontal dokuların yıkımına yol açan kronik inflamatuar bir durumdur. Yüksek prevalans oranına sahiptir ve tedavi edilmezse diş kaybına neden olabilir. Yapay zekâ (YZ), makineleri insan zekâsını taklit etmek için kullanılan bir teknolojidir. Makine öğrenimi, sinir ağları ve derin öğrenme gibi alt dalları bulunmaktadır. Evrişimsel sinir ağları (CNN - convolutional neural network), özellikle görüntü ve video işleme için tasarlanmış bir derin öğrenme algoritması olup genellikle teşhis amaçlı kullanılmaktadır. Bu bölümün amacı, yapay zekâ ve insan faktörünün periodontal hastalığın teşhisindeki rollerini açıklamak ve karşılaştırmaktır. Periodontal hastalık teşhisinde başarı için, detaylı bir değerlendirme ve stratejik planlama çok önemlidir. Hasta anamnezinin, klinik belirtilerin, semptomların ve fiziksel değerlendirmenin dikkatli bir analizi bu süreç için esastır. Özellikle CNN tabanlı yöntemler, periodontal kemik kaybını tespit etme, ataşman seviyelerini değerlendirme ve dişetindeki değişiklikleri tanıma konusunda güvenilir ve doğru sonuçlar vermektedir. Geliştirilen sistemler uzman olmayanların uzmanlık düzeyinde bilgi edinmelerine olanak tanırken, aynı zamanda hızlıdır ve düşük maliyetlidir. Ancak bu sistemlerin henüz tek başına doğru teşhis yapma yetisine sahip olmadığı düşüncesi hakimdir. Hekimlere ikinci bir görüş olarak hizmet vermekte, büyük veriler ile çalışan hekimlere destek olmakta, insan kaynaklı hataların azalmasında rol oynamaktadır. Sağlık profesyonelleri ile YZ teknolojileri arasındaki işbirliğinin en iyi muhtemel sonuçları ortaya çıkaracağı konusunda fikir birliği mevcuttur. Teknolojik ilerlemelerle, YZ uygulamalarının diş hekimliği alanında daha kapsamlı ve sık yer alması öngörülmekte ve bu sayede hastalıkların teşhis ve tedavilerinde başarının artması, iş yükünün azalması beklenmektedir.