Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ), Anadolu Üniversitesi ve Ankara Üniversitesi öğretim üyeleri tarafından geliştirilen yapay zeka destekli yazılım, diş hekimliğinde tanı süreçlerini hızlandırmayı hedefliyor.
“CranioCatch” adı verilen sistem, 5 yıllık akademik çalışma sonucunda ortaya çıktı.
1 MİLYONDAN FAZLA GÖRÜNTÜYLE EĞİTİLDİ
Proje kapsamında, gönüllü akademisyenler ve öğrenciler tarafından 1 milyondan fazla panoramik röntgen ile 2 ve 3 boyutlu dental görüntü analiz edilerek geniş bir veri seti oluşturuldu.
Bu veri setinde çürük, kemik kaybı ve çeşitli patolojik bulgular dahil 100’den fazla tanı yer alıyor.
15 SANİYEDE ANALİZ
Sisteme yüklenen radyografiler, daha önce uzmanlar tarafından etiketlenmiş verilerle karşılaştırılıyor.
Yazılım, yüzde 90’ın üzerinde başarı oranıyla yaklaşık 15 saniyede analiz yapabiliyor.
KLİNİK KARAR DESTEK SİSTEMİ
Projeyi yürüten Prof. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, sistemin sadece klinik süreçleri hızlandırmakla kalmayıp, aynı zamanda veri temelli sağlık politikalarının oluşturulmasına katkı sağlayabileceğini belirtti.
Türkiye’de yılda 40-50 milyon dental görüntü alınmasına rağmen bu verilerin yeterince analiz edilmediğine dikkat çekildi.
HEKİMLERE RAPOR SUNUYOR
Projede yer alan diş hekimi Zinet Öztürk ise yoğun klinik ortamda bazı bulguların gözden kaçabildiğini belirterek yapay zekanın bu noktada önemli bir destek sunduğunu ifade etti.
Sistem, radyografilerdeki bulguları analiz ederek hekimlere rapor sunabiliyor ve hasta iletişimini kolaylaştırıyor.
PİLOT UYGULAMA BAŞLADI
Yazılım, çeşitli fakülteler ve bireysel kliniklerde kullanıma açılırken, Eskişehir Ağız ve Diş Sağlığı Hastanesi’nde de pilot uygulama olarak kullanılmaya başlandı.
