Eskişehir'de geliştirilen yerli yapay zeka modeli diş hekimlerine kararlarında destek oluyor

Eskişehir Haberleri - YAVUZ EMRAH SEVER - Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Diş Hekimliği Fakültesi, Anadolu Üniversitesi ve Ankara Üniversitesi öğretim üyeleri tarafından geliştirilen yapay zeka destekli yazılım, dental radyografilerdeki bulguları kısa sürede analiz ederek diş hekimlerine tanı sürecinde yardımcı oluyor.

ESOGÜ Diş Hekimliği Fakültesi Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar liderliğinde ESOGÜ, Anadolu Üniversitesi ve Ankara Üniversitesinden bir grup öğretim üyesince yürütülen çalışmada geliştirilen CranioCatch adlı sistem, 5 yıllık akademik araştırma sürecinin ardından ortaya çıktı.

Proje kapsamında gönüllü akademisyenler ve öğrenciler tarafından 1 milyondan fazla panoramik röntgen ile 2 ve 3 boyutlu dental görüntülerdeki çürük, kemik kaybı ve çeşitli patolojik bulgular dahil olmak üzere 100'den fazla tanı analiz edilerek bir veri seti oluşturuldu.

Sisteme yüklenen radyografiler, daha önce uzmanlar tarafından etiketlenmiş verilerle karşılaştırılarak yapay zeka modeli tarafından değerlendiriliyor.

Verileri yüzde 90'ın üzerindeki başarı oranıyla yaklaşık 15 saniyede analiz edilebilen yazılımın, diş hekimlerine klinik süreçte karar destek sunması amaçlanıyor.

Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, AA muhabirine, yazılımın Türkiye'nin ağız diş sağlığı politikasının oluşturulması için kullanılma potansiyeline sahip dünyada öncü yazılımlardan olduğunu belirtti.

Türkiye'de yılda 40 ila 50 milyon dental radyografi çekilmesine rağmen bu görüntülerden elde edilebilecek verinin sistematik olarak değerlendirilip politika oluşturma süreçlerine entegre edilemediğini kaydeden Bayrakdar, CranioCatch'in akademik ve klinik ortamda doğrulanmış yapay zeka modelleri klinikte tanı sürecine hız ve standart kazandırırken Türkiye'nin ağız diş sağlığı politikalarını veri odaklı hale getirmeyi de hedeflemektedir. ifadelerini kullandı.

- Hekimlere rapor sunabiliyor

Projede görev alan diş hekimi Zinet Öztürk ise yoğun klinik ortamda bazı bulguların gözden kaçabildiğine dikkati çekerek yapay zekanın bu noktada destek sağladığını söyledi.

Bu kapsamda üniversitede kurulan yapay zeka atölyesinde gönüllü öğrenciler, akademisyenler ve diş hekimlerinin etiketleme modülüyle bu verileri gruplandırdığını kaydeden Öztürk, şöyle konuştu:

Sistem, radyografilerdeki bulguları kısa sürede analiz ederek hekimlere rapor sunabiliyor. Bu da hem tanı sürecine katkı sağlıyor hem de hastayla iletişimi kolaylaştırıyor. 2 ve 3 boyutlu radyografilerde çürükten kemik kaybına, patolojilerden anatomik varyasyonlara kadar 100'den fazla bulguyu yapay zekayla yaklaşık 15 saniye içerisinde bulabiliyoruz. Aynı zamanda 3 boyutlu görüntülemelerde 3D diş tomografisi (CBCT) yüklediğimiz zaman da yapay zekayla analizlerimizi yapıyoruz.

Öztürk, yazılımın birçok fakülte ile bireysel kliniklerde isteyen hekimlerin kullanımına sunulduğunu aktararak uygulamanın ayrıca Eskişehir Ağız ve Diş Sağlığı Hastanesinde de pilot olarak kullanıldığını sözlerine ekledi.