Bilişim sektöründe pratik saha gereksinimlerine yönelik yazılım ürünleri geliştiren ve pek çok alanda kamu ve özel kuruluşlara hizmet veren MİA Teknoloji, sağlık sektörüne yönelik sunduğu teknolojik çözümlerle de adından söz ettiriyor. MİA Teknoloji’nin gummy smile olarak da bilinen diş eti gülümsemesi ile termal kamera görüntülerinden diş eti iltihabının yapay zekayla değerlendirildiği iki bilimsel araştırması, 7-10 Kasım tarihleri arasında Antalya’da düzenlenen Türk Periodontoloji Derneği’nin Uluslararası 53. Bilimsel Kongresi ve 31. Bilimsel Sempozyumu’nda sözlü bildiri olarak sunuldu. ‘Diş eti Gülümsemesinin Yapay Zeka İle Değerlendirilmesi (Evaluation Of Gummy Smile With Artificial Intelligence’ ve ‘Makine Öğrenmesinin Diş eti İnflamasyonuna ait Termal Görüntülerde Kullanılması (Machine Learning Approach For the Detection of Gingival Inflammation from Thermal Images) başlıklı araştırmalar, Türkiye’nin periodontoloji alanında uluslararası katılımla düzenlediği en önemli organizasyon olarak kabul edilen kongre ve sempozyumda büyük ilgi gördü. MİA Teknolojinin ‘müşteri kuruluş’ olarak yer aldığı, yürütücülüğünü Gazi Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Periodontoloji Ana Bilim Dalı’ndan Doç. Dr. Zeynep Turgut Çankaya’nın yaptığı araştırmalardan ‘Yapay Zeka ile Gülümseme Estetiğinin Değerlendirilmesi’ adlı proje TÜBİTAK 1505 Üniversite Sanayi İşbirliği Programı Kapsamında desteklenmeye hak kazandı.
YAPAY ZEKA DESTEKLİ TANI VE TEDAVİ YÖNTEMLERİ
MİA Teknoloji Yönetim Kurulu Başkanı Ali Gökhan Beltekin, gülüş estetiği ve diş eti sağlığı alanında yapay zeka destekli tanı ve tedavi yöntemlerinin büyük bir potansiyel taşıdığını belirterek “Gummy smile ve gingival (Diş eti) inflamasyon gibi diş eti problemlerinin doğru teşhisi ve kişiye özel tedavi planlamalarının yapay zeka algoritmaları ile değerlendirilmesinin bilimsel alanda avantaj sağladığı araştırmalarla ortaya kondu” dedi. Diş etlerinin normalden fazla görünmesi olarak tanımlanan gummy smile vakalarında, son dönemde her dişin ayrı ayrı ölçülerek doğru teşhis yapılması ve kişiselleştirilmiş tedavi planlarının oluşturulması yaklaşımının ön plana çıktığını anlatan Beltekin, “MİA Teknoloji’nin ‘Diş eti Gülümsemesinin Yapay Zeka İle Değerlendirilmesi’ araştırması, literatür kaynaklarına göre, gummy smile vakalarının yapay zeka ile değerlendirilmesini konu edinen ilk bilimsel çalışma faaliyeti olma özelliğini taşıyor” diye konuştu.
KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ TEDAVİ PLANLARI
Çalışma kapsamında diş eti gülümsemesi olan 800 hastanın derin öğrenme algoritmaları kullanılarak değerlendirildiğini ifade eden Beltekin, şunları söyledi:
“Elde ettiğimiz sonuçlar, yapay zeka ile hızlı ve doğru teşhis yapılabildiğini gösteriyor. Ayrıca bu yöntemlerle her hastanın kendine özgü diş yapısı dikkate alınarak kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturulabiliyor. Böylece hastalara uygulanan aşırı tedavilere en doğru alternatif olabilecek tedavi şekillerini sunabiliyor. Bu proje ile gelişmeyi planladığımız ‘Gummysmile Mobil App’in halihazırda gülme tasarımı için kullanılan diğer mobil app’lerden farkı, gummy smile varlığını tek başına ele alarak giderilmesi için diş etine yönelik tedavi sonuçlarını yine sadece diş etinin görünen kısmındaki değişiklikle görselleştirme imkanı sağlanacak olmasıdır.”
ERKEN TEŞHİS İMKANI SUNUYOR
‘Makine Öğrenmesinin Diş eti İnflamasyonuna ait Termal Görüntülerde Kullanılması’ başlıklı araştırma kapsamında ise kızılötesi termal görüntüleme teknolojileriyle elde edilen görüntülerden diş etlerindeki inflamasyonun değerlendirilmesini yapay zeka ile gerçekleştirdiklerini anlatan Beltekin “Bu araştırmamızda da literatür kaynaklarına göre ilk kez ağız solunumu yapan hastaların termal görüntüleri hem klinik indekslerle hem de yapay zeka algoritmalarıyla analiz edildi. Erken teşhis imkanı sunan bu yöntemin toplum sağlığına önemli katkılar sağlayacağına inanıyoruz” şeklinde konuştu. Beltekin şöyle devam etti:
YÜZDE 98 DOĞRULUK ORANI
"Gummy smile tanısında kullanılan yapay zeka modelleri, pixel doğruluğu (PA) ve ortalama IoU gibi performans metrikleri ile değerlendirildi. Yapılan testlerde yüzde 98'in üzerinde doğruluk oranları elde edildi. Gingival inflamasyon tespitinde ise yapay zeka algoritmaları yüksek doğruluk oranlarıyla klinik ölçümlerle uyumlu sonuçlar verdi. Bu bulgular, diş hekimliği ve periodontoloji alanında yapay zeka uygulamalarının etkinliğini ve kişiselleştirilmiş tedavi çözümlerinin önemini ve diş eti görünürlüğü ve inflamasyonun erken teşhisi ve tedavisinde yapay zeka destekli çözümlerin gelecekte daha yaygın olarak kullanılacağını gösteriyor. Bu teknoloji sayesinde hem klinik süreçler hızlanacağını hem de hasta memnuniyeti artıracağını düşünüyoruz.”
