Tıp Bilişimi IV
Peri̇odontal Hastalık Tanısında Yapay Zekâ Ve İnsan Faktörünün Karşılaştırılması
Buse Başak FeyizoğluPeriodontal 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.
Comparison of Artificial Intelligence and Human Factor in Periodontal Disease Diagnosis
Buse Başak FeyizoğluPeriodontal disease is a chronic inflammatory condition that leads to the destruction of the periodontal tissues. It has a high prevalence rate and if left untreated, it will result in tooth loss. Artificial intelligence (AI) is a technology that utilizes machines to simulate human intelligence. It has subsets such as machine learning, neural networks and deep learning. Convolutional neural network (CNN), a specifically designed deep learning algorithm for image and video processing, primarily used in diagnostics. The purpose of this chapter is to explore and compare the roles of artificial intelligence and human expertise in the diagnosis of periodontal disease. Periodontal disease diagnosis can be made successfully after a thorough evaluation and strategic planning. Careful analysis of patient history, clinical signs and symptoms and physical assessment are essential for the process. AI technologies, especially CNN-based methods show reliable and accurate results in detecting periodontal bone loss, assessing attachment levels, and recognizing subtle gingival changes in the way of diagnosis. The developed systems are fast, cost-effective and enable nonspecialists to obtain expert 2. level information. Nevertheless they are not yet capable of making an accurate diagnosis alone. They serve as a valuable second opinion, help dental professionals dealing with huge data and reduce human errors. Collaboration between healthcare professionals and AI technologies will most certainly result in best potential outcomes. As technology advances, we can expect more innovative applications of AI in dental care that will improve patient outcomes while reducing workload and increasing efficiency.
