Türk bilim insanlarından "diş hekimlerinin işini kolaylaştıracak" yazılım
Eskişehir ve Ankara'daki bazı üniversitelerden bir grup öğretim üyesinin geliştirdiği yazılım, diş hekimliğinde görüntüleme aşamasında, yapay zeka teknolojisinin gücüyle 2 boyutlu dental radyografilerde otomatik tanı ve tedavi planlama imkanı sağlıyor.
"CranioCatch" adlı yazılım, Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Kaan Orhan'ın danışmanlığında, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalından Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Dr. Öğretim Üyesi Elif Bilgir, Ortodonti Ana Bilim Dalından Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Uğurlu ile ESOGÜ Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünden Doç. Dr. Alper Odabaş, Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Faruk Aslan ve Dr. Öğretim Üyesi Özer Çelik tarafından geliştirildi.
Diş hekimliğinin tüm alanlarında klinik sorunların çözümü için kullanılabilen yerli yazılım, 2 yıllık akademik çalışmanın ürünü olarak ortaya çıktı.
Sisteme yüklenen 2 boyutlu dental radyografiler, daha önce yazılıma diş hekimlerince tanımlanan ağız, diş ve çene sorunları ve tedavi çözümleri sayesinde, yapay zeka yardımıyla işleniyor. Böylece yapay zeka, doğru tanı konulmasında diş hekimlerine karar destek mekanizması niteliğiyle yardımcı oluyor.
Uzaktan eğitim amacıyla kullanılmaya başlanan yazılıma patent alınması için ESOGÜ tarafından Türk Patent Kurumuna başvuru yapıldı.
- "Hekimlere destek mekanizması olarak yardım edecek"
Doç. Dr. Bayrakdar, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zekanın günümüzde hayatın her alanında yer almaya başladığını belirterek kendilerinin de diş hekimliğinde işlerini kolaylaştıracak bir çözümü yapay zekada aradıklarını söyledi.
ESOGÜ'nün Matematik ve Bilgisayar Bölümündeki öğretim üyeleriyle yapay zeka kullanan bir sistem geliştirmek için 2 yıl önce çalışmaya başladıklarını belirten Bayrakdar, "Radyolojik olarak görüntülerin uygulamasında otomatik tanı sistemi geliştirmeyi hedefledik. Diş hekimliğinde kullandığımız uygun rutin radyografilar ve ileri görüntüleme teknikleriyle otomatik tanı yapabilecek bir sistem geliştirmek için çalışmaya başladık. Akademik çalışmalar belirli bir seviyeye ulaşınca yerli bir yazılımla 'Craniocatch' adını verdiğimiz uygulamayı geliştirdik." dedi.
Bayrakdar, uluslararası piyasaya hitap edecek bir ürün olmasını istedikleri için yazılıma yabancı isim verdiklerini anlattı.
Dünyada diş hekimliği radyolojisiyle ilgili otomatik tanı sistemi uygulamasının çok az olduğunu dile getiren Bayrakdar, şu bilgileri paylaştı:
"Bu uygulamayı yapan 2-3 firma yurt dışı kaynaklı. Hem yerli bir yazılım geliştirmeyi hem de ülkemiz içinde kendi ihtiyacımızı giderirken uluslararası pazarda yer almak için yapay zekayla çalışan 'CranioCatch' adlı markayı ortaya çıkarttık. Hekim radyoloji cihazı ile filmi çektikten sonra filmi CranioCatch sistemine yüklediğinde yapay zeka destekli otomatik tanı sistemi sayesinde hastanın tanı ve tedavi planı hazırlanacak. Böylece hekimlere karar destek mekanizması olarak fayda sağlanacak. Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem. CranioCatch ile daha hızlı ve kolay tanı konulabilecek. Bu sistem, hekimlere destek mekanizması olarak yardım edecek."
Bayrakdar, özellikle yeni tip koronavirüs (Kovid-19) sürecinde diş hekimliğinde uzaktan eğitimde rahatlıkla kullanabilecek yapay zeka destekli modül de oluşturduklarını ifade etti.
- "Yerli olarak böyle bir yazılım yok"
Doç. Dr. Odabaş ise radyolojik görüntüyü, diş hekimince tespit edilen herhangi bir hastalığın etiketlenmesinin ardından sisteme yüklediklerini belirtti.
Görüntünün her pikselinin tek tek işlendiğini anlatan Odabaş, "Yazılım, piksellerin her birinde rahatsızlık olup olmadığını tespit etmeye çalışıyor. Bunu yaparken de hekimin daha önce görüntü üzerinde rahatsızlığın bulunduğu yerlere yaptığı etiketlemelerini öğreniyor. Yeni bir görüntüde hekimin hiçbir işlem yapmasına gerek duymadan tanıyı koyabiliyor. Yerli olarak böyle bir yazılım yok." ifadelerini kullandı.
Dr. Öğretim Üyesi Uğurlu da ortodontide tedavinin klinik aşaması kadar hastanın sorununun teşhisi ve doğru tanısının da önemli olduğuna dikkati çekti.
CranioCatch'in tanı aşamasında diş hekimlerine faydalı olacağını ifade eden Tuğrul, "Diş hekimlerinin klinik vakitlerini artırıp, bilgisayar başında test için harcadıkları zamanı düşürecek. CranioCatch, radyografiler üzerindeki tüm analizleri bilgisayar ortamında yapay zeka yardımıyla yapılıp en doğru sonuçların alınmasında bize katkı sağlayacak." diye konuştu.
