Menü Kapat

Diş teknolojisi, diş hekimlerinin sorunları daha hızlı teşhis etmesine yardımcı olabilir

Diş hekiminizin ofisinin yeni bir siber asistanı olduğunu hayal edin. Bu sanal yardımcı, diş hekiminiz muayenenizi yaparken röntgenlerinizde sorunlu işaretler arayabilir. X-ışını analizi daha ucuz ve daha kesin olabilir ve sandalyeden biraz daha hızlı kurtulursunuz.

Bu senaryo, Diş Hekimliği Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi’nden disiplinlerarası bir araştırma ekibi sayesinde çok uzak olmayan bir gelecekte gerçeğe dönüşebilir. Grup, panoramik röntgen gibi diş görüntülerini tarayan ve klinisyenleri takip gerektiren sonuçlar konusunda uyaran bir yapay zeka (AI) programı oluşturuyor.

Dişhekimliği okulunda akademik işler için profesör ve yardımcı dekan ve çene-yüz radyolojisi uzmanı Aruna Ramesh, “Dişhekimliği teşhisinde yapay zekanın kullanımı için büyük bir potansiyel var” dedi.

Teknoloji bir zamanlar çoğunlukla el becerilerine bağlı olan bir mesleği dönüştürürken, bunun gibi projeler “dijital diş hekimliğine” geçişin sadece bir parçası. Bilgisayarların yardımıyla, diş hekimleri artık muayenehanelerinde örneğin bir çift gözlük yapmak için gereken sürede kron üretebilirler. İmplantları daha doğru bir şekilde yerleştirmeye yardımcı olmak için hastalarının çenelerine göre özelleştirilmiş matkap kılavuzları tasarlamak için yazılım da kullanabilirler.

3 boyutlu kesitsel görüntü üreten MRI’lar ve koni ışınlı BT taramaları gibi görüntüleme teknolojileri, diş hekimlerinin dişlerin ve diş etlerinin ötesini keşfetme yöntemlerini genişletmiştir. Tüm ağzı iki boyutlu bir görüntüde yakalayan panoramik röntgenler, genellikle kontroller sırasında ve protez, implant, diş telleri ve çekimlerin planlanmasında kullanılır.

Ancak Ramesh, bu görüntülerin bazılarını yorumlamanın zaman alıcı olabileceğini ve diş sigortasının tipik olarak bir röntgen analizinin maliyetini karşılamadığını söyledi. Dijital gelişmeler analizi hızlandırabilirse, hastanın maliyeti düşebilir.

Yapay zeka analizi, insan hatasını potansiyel olarak azaltabilir. Mühendislik Fakültesi’nde profesör ve lisansüstü eğitim dekanı olan Karen Panetta’ya göre, röntgen gibi görüntüler, gözün algılayamadığı ancak bilgisayarın algılayabildiği bilgiler içeriyor.

Ramesh, Panetta ve yüksek lisans öğrencisi Rahul Rajendran, yapay zeka sistemine görüntüleri taramayı öğretmeyi umuyor – bunlar panoramik röntgenlerle başlıyorlar – ve anormal görünen alanları işaretliyor. Panetta, mamogramları okumak veya diğer tıbbi görüntüleme türlerinin ortaya çıkardığı kanser belirtilerini tespit etmek ve COVID-19 gibi hastalıkları tespit etmek için AI kullanarak benzer bir çalışma yaptı.

Panetta, “Herkes yapay zekanın verileri yapıştırdığınız sihirli bir kutu olduğunu düşünüyor ve size cevaplar veriyor,” dedi. “Ama önce AI’yı, onaylanmış uzmanlar tarafından küratörlüğünü yapılan sağlam veriler vererek bilgilendirmeniz gerekir.”

Bu yüzden Ramesh ve bir diş hekimliği öğrencisi olan Ruby Wagimin, D20, binlerce panoramik röntgeni analiz ediyor ve AI programına ayrıntılı açıklamalar veriyor. Program aynı zamanda araştırmacıların sözlü yorumlarını kaydeder ve göz hareketlerini izler – örneğin, belirli bir noktada saniyenin bir kısmında tereddüt edip etmediklerini.

Bu veriler toplandıktan sonra, araştırmacılar AI programının X-ışınlarının değerlendirmesini yapmasını, şüpheli anormallikleri olanları işaretlemesini ve bu analizi profesyonellerin sonuçlarıyla karşılaştırmasını sağlayacak. Normal insan çeneleri arasında geniş çeşitlilikle, standartlaştırması zor bir görevdir.

Bu ilk turun sonuçları ümit verici olsa bile, yapay zekanın diş hekiminizin ofisinde – kesinlikle destekleyici bir rolde – gösterilmeye hazır hale gelmeden önce yüzbinlerce daha fazla röntgenden gelen verileri asimile etmesi için yıllara ihtiyacı olacaktır. Ramesh, “Bilgisayar radyolog haline gelmiyor,” dedi. “Bir teşhis uzmanının yerini alacağını sanmıyorum.”

Call Now Button