Modern Endodontide Yapay Zeka Tabanlı Karar Destek Sistemleri
Anahtar Kelimeler
Bu çalışma, modern endodontide Yapay Zeka (YZ), Makine
Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) teknolojilerinin entegrasyonunu
ve klinik pratik üzerindeki etkilerini kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Geleneksel endodonti pratiğinde hekimler arası tanı
uyumsuzluğu önemli bir sorun teşkil ederken; YZ tabanlı
sistemler, dijital radyografi ve KIBT verilerini işleyerek bu süreci daha
objektif ve standart bir hale getirmektedir. Özellikle Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), periapikal
lezyonların tespiti, kök kanal morfolojisinin analizi ve dikey kök kırıklarının
teşhisinde %90'ın üzerinde doğruluk oranları sergileyerek klinisyenlere uzman
düzeyinde karar destek mekanizması sunmaktadır. YZ; çalışma boyu ölçümü,
tedavi prognozunun öngörülmesi ve indirekt restorasyonların takibi gibi kritik
aşamalarda da yüksek hassasiyetle çalışmaktadır. Teknolojinin sunduğu bu avantajlara rağmen; veri güvenliği, algoritmik
şeffaflık (açıklanabilir YZ) ve tıbbi sorumluluk gibi etik ve yasal zorluklar
endodontiye tam entegrasyon önünde engel teşkil etmektedir. Gelecekte robotik sistemler
ve moleküler biyo-belirteç analiziyle birleşecek olan YZ, "Hassas
Endodonti" dönemini başlatarak tedavi başarısını daha öngörülebilir
kılacaktır.
Atıf Sayısı :