Kök Kanal Tedavisinde Yapay Zeka Dönemi Başlıyor

Kök kanal tedavilerinde dişin kanal girişlerinin doğru şekilde belirlenmesi, tedavinin başarısı için kritik bir öneme sahip. Ancak kanal anatomisindeki farklılıklar ve klinik görüntüleme koşulları, bu yapıların tespitini zorlaştırabiliyor. Bu sorunu aşmak amacıyla, dental operasyon mikroskobu görüntülerinden kanal girişlerini gerçek zamanlı olarak tespit edebilen yapay zeka destekli bir yazılım geliştirilmesi hedefleniyor.

TÜBİTAK 1005 Ulusal Yeni Fikirler ve Ürünler Araştırma Destek Programı kapsamında desteklenen projenin yürütücülüğünü Atatürk Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı öğretim üyesi Prof. Dr. Ertuğrul Karataş üstleniyor. Farklı üniversitelerden uzmanların yer aldığı ekipte; Karabük Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Endodonti Anabilim Dalı Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal, Eskişehir Osmangazi Üniversitesinden Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Doç. Dr. Özer Çelik ile Atatürk Üniversitesinden Araştırma Görevlisi Dt. Hümeyra Nur Tosunoğlu görev alıyor.

İlgili haber: Prof. Dr. Erol Kisli'nin Azim Dolu Hikayesi ABD'de Yankı Buldu

Proje kapsamında, gerçek hastalardan klinik şartlarda elde edilecek en az 100 dişe ait toplam bin 500 mikroskop görüntüsünden oluşan kapsamlı bir veri seti oluşturulacak. Uzmanlar tarafından işaretlenen bu görüntülerle eğitilecek yapay zeka modelinin performansı, eğitim sürecinde kullanılmayan bağımsız klinik görüntüler üzerinden test edilecek. Farklı diş grupları ve çeşitli görüntüleme koşulları analiz edilerek sistemin klinik başarısı ölçülecek.

Çalışmanın ilerleyen aşamalarında, yapay zeka modelinin mikroskoptan gelen görüntüleri anlık olarak analiz edip sonuçları hekimin ekranına yansıtan bir yazılım prototipine dönüştürülmesi planlanıyor. Geliştirilecek bu altyapının, piyasadaki farklı marka ve modellerdeki dental operasyon mikroskoplarıyla uyumlu çalışması hedefleniyor.

Araştırmacı olarak görev alan Dr. Öğretim Üyesi Oğuzhan Ünal, klinik veri setinin toplanması ve hazırlanması süreçlerinin yanı sıra, yazılımın klinik kullanımına dair kullanıcı geri bildirimlerinin değerlendirilmesi ve iyileştirmelerin belirlenmesi aşamalarında rol üstlenecek.

İlgili haber: Denizli’deki kongre öncesi uzmanlar organ bağışındaki açığa işaret etti

Sistemin sadece klinik uygulamalarda değil, aynı zamanda diş hekimliği ve uzmanlık öğrencilerinin kanal anatomisini öğrenmelerine yardımcı olacak bir eğitim aracı olarak kullanılması da amaçlanıyor. Proje sonucunda elde edilecek klinik veri seti, yapay zeka modeli ve yazılım prototipinin, yerli sağlık teknolojilerinin gelişimine ve ileri klinik doğrulama çalışmalarına önemli katkılar sunması bekleniyor.