Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Uygulamaları

Creative Commons License

Amasya H., Yıldırım D.

Türkiye Klinikleri Dii Hekimliği Bilimleri Dergisi, cilt.24, sa.2, ss.227, 2018 (TRDizin)

  • Yayın Türü: Makale / Özet
  • Cilt numarası: 24 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2018
  • Dergi Adı: Türkiye Klinikleri Dii Hekimliği Bilimleri Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.227
  • İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Adresli: Evet

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı, diş hekimliğinde yapay zeka uygulamalarını incelemek ve radyoloji alanında yapay zeka uygulamalarının geleceğini değerlendirmektir.

Gereç-Yöntem: Pubmed ve Scopus üzerinde ‘Artificial Intelligence’, ‘Machine Learning’, ‘Deep Learning’, ‘Dentistry’ ve ‘Radiology’ anahtar kelimeleri farklı kombinasyonlarla kullanılarak literatür taraması yapıldı.

Bulgular: Yapay zeka insan düşüncesini, duygularını ve mantığını taklit eden makineleri tanımlar ve günümüz teknolojisi ile henüz gerçekleştirilememiştir. Dar yapay zeka yalnızca belirli görevleri, bir insan kadar, belki ondan da iyi yapabilen teknolojileri tanımlar. Makina öğrenmesi, geliştirilen algoritmaların örnekler yoluyla eğitildiği ve makinanın gözlemlediği davranışı taklit ettiği, yapay zekaya ulaşmakta kullanılan bir yöntemdir. Bu eğitim denetlenmiş, denetlenmemiş algoritmalar veya pekiştirmeli öğrenme yoluyla verilebilir. Diş hekimliği alanında oral kanser riskinin belirlenmesi, üçüncü molar diş tedavisinin planlaması, ortodontik tedavi öncesi çekim ihtiyacının değerlendirilmesi, çürük gelişiminde risk faktörlerinin belirlenmesi, çürük tespiti, nazal konuşma analizi, temporomandibular eklemin iç düzensizliklerinde alt grupların belirlenmesi, yaş tahmini, kök kırıkları ve ara yüz çürüklerinin radyografik teşhisi gibi konularda, son yirmi yılda yapay zeka uygulamaları ile yapılmış çalışmalar bulunmaktadır.

Sonuç: Son yıllarda bilgisayarların hızlanması ile yapay zeka alanındaki çalışmalar hız kazanmıştır. Benzer sistem örneklerine diş hekimliği, tıp ve eczacılık gibi disiplinlerde rastlamak mümkündür. İncelenen çalışmalarda daha çok sayıda verinin analizi ile diş hekimliğinde yapay zeka uygulamalarının daha hızlı gelişme gösterebileceği belirtilmektedir

Objective: The objective of this study is to evaluate artifical intelligence applications in dentistry and to evaluate it’s future in dental radiology.

Materials-Methods: A literature search was performed using key words ‘Artifical Intelligence’, ‘Machine Learning’, ‘Deep Learning’, ‘Dentistry’ and ‘Radiology’ in different combinations on Pubmed and Scopus.

Results: Artifical intelligence (AI) describes machines that replicate human thought, emotion and reasoning. It is far away from todays technology. Narrow AI describes technologies that can perform spesific tasks as well as, or better than the humans. Machine learning (ML) is a way of achieving AI, algorithms learn from examples and replicate the observed behaviour. Unlike normal algorithms, it isthe raw data that ‘tells’ the machine what the ‘good answer’ is, and learning occurs without explicit programming. This learning can be accomplished by supervised, unsupervised algorithms or reinforcement learning. In the field of dentistry, different algorithms used for purposeslike identifying people at risk of oral cancer, lower third molar treatment planning, evaluating the need for tooth extraction before orthodontic treatment, identifying the risk factor for caries development, caries detection, analysis of speech nasalization, predicting subgroups of internal disturbances of temporomandibular joint, age estimation, radiographic diagnosis of root fractures or aproximal caries in the last two decades.

Conclusion: AI studies have progressed in the recent years along with the development of faster computers. Examples of such systems can be found in several health care disciplines like dentistry, medicine and pharmacy.