Yapay Zeka mı Diş Hekimleri mi Daha Başarılı?

CranioCatch nedir?

CranioCatch, “Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Çözümü…” değer önerisiyle yola çıkan ve dijital dönüşüm çağında diş hekimlerine yardımcı olacak yapay zeka destekli ürünler geliştirmeye çalışan bir girişimdir. İki ve 3 boyutlu dental radyografilerin yapay zeka algoritmaları ile otomatik olarak değerlendirilmesini ve raporlanmasını sağlayan klinik karar destek sistemi yazılımı, girişimimizin çıkış noktası olmuştur. Radyoloji cihazı ile filmin çekilmesinden sonra, radyografinin web tabanlı CranioCatch sistemine yüklenmesiyle, yapay zeka destekli tanı sistemimiz sayesinde hastanın sahip olduğu patolojiler belirlenip, tanı ve tedavi planı otomatik olarak hazırlanmış olacaktır. Sistem böylece hekimlere karar destek mekanizması olarak fayda sağlamış olacaktır. Hekimlerin iş yükünü de azaltacak olan CranioCatch ile daha hızlı ve kolay tanı konulabilecek.

Girişiminiz nasıl ortaya çıktı? Ekibinizden, ne kadar zamanda geliştirildiğinden bahseder misiniz?

2019 yılının son çeyreğinde başladığımız diş hekimliği radyolojisi alanındaki yapay zeka temelli bilimsel çalışmalarımızın sonuçlarını görünce, diş hekimlerine klinikte yardımcı olabilecek yapay zeka destekli bir yazılım geliştirme kararı aldık ve markalaşma çalışmalarına başladık. Sonuç olarak girişimimiz ortaya çıkmış oldu. Ekibimiz benimle birlikte, Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı ve Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Kaan Orhan, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi AD Öğretim üyesi Doç. Dr. Elif Bilgir, Ortodonti Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Uğurlu ile ESOGÜ Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünden Doç. Dr. Alper Odabaş ve Doç. Dr. Ahmet Faruk Aslan’dan oluşmaktadır.

Tanıya Bağlı Olarak Tedavi Planlaması Seçenekleri Sunuyor

Yapay zeka uygulamaları diş hekimlerine nasıl yardım edebilir?

Yapay zeka uygulamaları, özellikle teşhis konusunda çok önemli faydalar sağlama potansiyeline sahip. Yoğun iş temposu içinde çalışan diş hekimlerinin daha hızlı karar vermesine destek verecek yapay zeka uygulamalarından, diş eksikliklerinin ve ağızdaki restorasyonların belirlenmesi, çürük ve periapikal patolojilerin tespiti, kist ve tümör teşhisi, periodontal problemler, dental anomaliler, implant planlaması ve implant markalarının tespiti gibi birçok klinik problemde yararlanılabilir.

Ayrıca uygulamalar, bu tanısal tespitlere bağlı olarak tedavi planlaması seçenekleri sunabilecek ve hekimlere karar destek mekanizması olarak büyük faydalar sağlamış olacaktır. Böylece hekimlerin iş yükünü azaltacak olan yapay zeka ile daha hızlı ve kolay tanı konulabilecektir. Sefalometrik radyografiler üzerinden yapay zeka aracılığıyla otomatik sefalometrik analiz yapılarak, analiz süreçleri çok kolaylaşacak, zamandan ve insan gücünden tasarruf sağlanmış olacaktır. Sadece radyografiler değil, ağız içi fotoğrafla, ağız içi tarayıcı görüntüleri de yapay zeka ile tanı ve tedavi süreçlerine dahil olacaktır. CBCT görüntüleri üzerinden anatomik yapıların otomatik segmentasyonu ve üç boyutlu baskı için .stl formatında katı model dosyaları yine yapay zeka ile otomatize bir şekilde elde edilebilir.

Yaygın Durumların Teşhisinde Yüzde 85’in Üzerinde İsabetli

CranioCatch, teşhis koymada ne kadar isabetli?

Tabi ki farklı klinik problemler için bu oran değişmekle birlikte, yaygın klinik durumların teşhisinde şu an yapay zeka modellerimizin başarı oranı yüzde 85’in üzerinde isabetlidir. Mesela diş tespiti ve numaralandırmasında başarı oranımız yüzde 95’in üzerindeyken, çürük tespiti, apikal lezyon, periodontal hastalık gibi durumların tespitinde bu oran yüzde 85’in üzerindedir. Ancak bazı anomaliler gibi yaygın olmayan klinik problemlerde başarı oranlarımız yüzde 70’in altındadır. Modellerimizin başarısını artırmak için çalışmalarımız devam etmekte ve bu oranlar her geçen gün dinamik bir şekilde artmaktadır.

Yapay zeka ile hekimlerin karar verme süreçlerini karşılaştıran çalışmalar var mı? Hangisi daha doğru karar veriyor?

Yapay zeka ile hekimlerin başarısını karşılaştıran birçok çalışma mevcut. Ayrıca kendi yaptığımız ancak halen hakem sürecinde olan, deneyimlerine göre hekimler ve yapay zekanın başarısını değerlendirdiğimiz çalışmada, yapay zeka, deneyimli diş hekimleriyle benzer başarı oranı gösterirken, asistan hekimlere göre daha başarılı olmuştur.

Diş hekimleri bu yazılımı nasıl kullanmaya başlayabilir?

Yazılımımız 2D ve 3D Raporlama, ortodontik analiz ve eğitim modülü olmak üzere 4 farklı çözümden oluşmaktadır. Eğitim modülümüz diş hekimliği fakültelerine kurumsal olarak yıllık lisanslama yoluyla, 2D ve 3D Raporlama ve ortodontik analiz modüllerimiz ise; diş hekimleri için aylık ya da yıllık lisanslama yoluyla kullanıma sunulmaktadır. Kullanmak isteyen diş hekimleri internet sitemiz (www.craniocatch.com) ve e-posta adresimiz (info@craniocatch.com) aracılığıyla bizlerle temas kurabilir.

Yatırımcı Arıyoruz

Girişiminiz için hedefleriniz nelerdir? Yatırımcı aranıyor mu?

Girişimimiz ile öncelikle ülkemizdeki diş hekimlerinin yapay zeka teknolojisi ile buluşmasını hedefliyoruz. Amacımız, ülkemizdeki ağız diş sağlığı hizmeti veren muayenehane, klinik, poliklinik, hastane gibi kurumların hepsinde yaygın bir kullanım oranına erişmektir. Evet yatırımcı arıyoruz. Çünkü hızlı bir şekilde ekibimizi genişletmek ve ülkemiz dışına çıkarak yurtdışı pazara da açılmak istiyoruz. Bu da belirli bir ekonomik destek almamızı zorunlu kılıyor.

Meslektaşlarımızı “Diş Hekimliğinde Yapay Zeka Çözümü…” olarak sunduğumuz CranioCatch teknolojisini klinik uygulamalarına adapte etmeye ve yapay zekanın gücünü keşfetmeye davet ediyorum.

           -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar Kimdir?

CranioCatch’in kurucu ortağı Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, lisans ve doktora eğitimini Atatürk Üniversitesi’nde tamamladı, 2016 yılından beri Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) Diş Hekimliği Fakültesi ESOGÜ’de çalışıyor. Doç. Dr. Bayrakdar, halen ESOGÜ Diş Hekimliği Fakültesi Ağız Diş ve Çene Radyolojisi AD. öğretim üyesidir.

           -------------------------------------------------------------------------------------------------------------