İnsan ömrünün uzaması ve küresel yaşlanma eğilimi nedeniyle ağız sağlığı sorunları giderek daha fazla öne çıkmakta. Geleneksel teşhis ve tedavi süreçleri, çoğunlukla diş hekimlerinin mesleki bilgisine, kapsamlı deneyimine ve gözlem becerilerine dayanıyor. Son yıllarda yapay zekâ konusundaki çalışma ve araştırmalar, diş hekimliği alanında da artıyor.
Journal of Dental Sciences Dergisi’nde Temmuz ayında bir bibliyometrik analiz yayınlandı. Çalışma, 2000-2023 yılları arasında diş hekimliğinde yapay zekâ konulu yayınları inceleyerek, bu alandaki küresel eğilimleri ortaya koymayı hedefliyor. Çalışmanın tamamını bu linkten görebilirsiniz.
En Üretken Kurumlar Arasında Türkiye’den 2 Üniversite Var
Çalışmada, 73 ülkeden, 1106 kurum ve 3008 yazarın 2000 ile 2023 yılları arasında diş hekimliğinde yapay zekâ konulu 651 makalesi incelendi. Bu makalelerin 505 tanesi orijinal veya araştırma makalesi ve 146 tanesi derlemeydi. İncelemede, en üretken ilk 10 kurum arasında Ankara Üniversitesi ve Eskişehir Osmangazi Üniversitesi’nin de olduğu görülüyor.
Diş Hekimliğinde Yapay Zekâ Araştırmalarında En Üretken 10 Kurum | |||
Sıra | Kurum | Yayın | Ülke |
1 | Berlin Charité Tıp Üniversitesi | 26 | Almanya |
2 | Yonsei Üniversitesi | 18 | Kore |
3 | Pekin Üniversitesi | 18 | Çin |
4 | Ankara Üniversitesi | 18 | Türkiye |
5 | Karolinska Enstitüsü | 13 | İsveç |
6 | Eskisehir Osmangazi Üniversitesi | 13 | Türkiye |
7 | Şanghay Jiao Tong Üniversitesi | 13 | Çin |
8 | Seul Ulusal Üniversitesi | 12 | Kore |
9 | Hong Kong Üniversitesi | 12 | Çin |
10 | Sao Paulo Üniversitesi | 12 | Brezilya |
İlk 10 Bilim İnsanından 5 Tanesi CranioCatch Ekibinden
Diş hekimliğinde yapay zekâ araştırmalarında en üretken yazarların yer aldığı listede, ilk 10 yazarın 6 tanesi Türkiye’den bilim insanları! Aynı zamanda 6 yazarın 5 tanesi ise gelişmiş yapay zekâ gücü ile ağız ve diş sağlığını iyileştirmeye odaklanan CranioCatch ekibinden.
Bir Türk şirketi olan CranioCatch, Global’de Türkiye, Avrupa, Orta Asya, Orta Doğu ve Güney Amerika ülkeleri olmak üzere 1 milyonun üzerinde diş hekimi tarafından kullanılıyor.
Diş Hekimliğinde Yapay Zekâ Araştırmalarında En Üretken 10 Yazar | |||
Sıra | Yazar | Yayın | Ülke |
1 | Schwendicke, Falk | 25 | Almanya |
2 | Krois, Joachim | 17 | Almanya |
3 | Orhan, Kaan | 15 | Türkiye |
4 | Bayrakdar, İbrahim Şevki | 11 | Türkiye |
5 | Çelik, Özer | 11 | Türkiye |
6 | Bilgir, Elif | 10 | Türkiye |
7 | Jacobs, Reinhilde | 9 | Belçika |
8 | Lee, Jae-Hong | 7 | Almanya |
9 | Aslan, Ahmet Faruk | 7 | Türkiye |
10 | Odabaş, Alper | 6 | Türkiye |
Anahtar Sözcüklerin Evrimi, Çalışmaların Geleceği Hakkında İpuçları Veriyor
Diş hekimliğinde yapay zekâ konusundaki yayınları inceleyerek, bu alandaki küresel eğilimleri ortaya koymayı hedefleyen çalışmada, yayınlardaki anahtar sözcüklerin değişimi de dikkat çekici.
Makalede, “İlk olarak, giderek daha akıllı tıbbi cihazların geliştirilmesi bekleniyor. Çalışmalar, çürük tespiti, ortodontik dişlerde kuvvet ölçümü, implant anormalliklerinin tespiti ve tükürük biyokimyasal göstergelerinin değerlendirilmesi dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için ağız içi giyilebilir cihazların kullanılabilirliğini göstermiştir” ifadesi yer alıyor.
Çoğu hala laboratuvar aşamasında olan çeşitli cihazların, gelecekte insanların yaşam tarzı seçimleri ve ağız sağlığı uygulamaları için veri toplamak amacıyla kullanılması muhtemel görünüyor. Toplanan bu verilerin, etkili hasta yönetimi için diş hekimlerine gönderilebileceğine işaret ediliyor.
Dikkate değer bir başka konu ise, klinik karar destek sistemlerinin özellikle “baş ve boyun kanseri” anahtar kelimesiyle ilişkilendirilen acil alanda daha yaygın olarak uygulanması muhtemel olması… Yapay zekanın bu alanda tanı etkinliğini artırması bekleniyor.
Son olarak, hassas tıbbın ana akım haline geleceği öngörülüyor. Yapay zekanın, baş ve boyun kanseri, orofasiyal yarıklar, periodontitis ve çürüklerle ilişkili risk faktörlerini belirlemek için büyük omik verilerini ve klinik muayene sonuçlarını analiz etmek amacıyla kullanılması bekleniyor. Bu gelişmeler, hastalar için bireyselleştirilmiş önleme ve tedavi planlarının oluşturulmasını, risk değerlendirmesini ve prognoz tahminini kolaylaştırmakta.