Derleme
BibTex RIS Kaynak Göster

DİŞ HEKİMLİĞİNDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI

Yıl 2024, Cilt: 2 Sayı: 3, 41 - 57, 31.12.2024

Öz

Yapay zeka, diş hekimliği pratiğinde önemli bir rol oynamaktadır. Öncelikle, yapay zeka
algoritmaları dental görüntülerin analizinde kullanılarak, hastaların ağız ve diş sağlığının
değerlendirilmesi ve teşhis konulması sürecine yardımcı olabilmektedir. Bu da, radyografiler
ve diğer dijital verilerin hızlı, doğru bir şekilde incelenmesini sağlayarak, erken teşhis ve
tedavi planlaması için uzun vadede önemli bir avantaj sağlayacaktır. Ayrıca, yapay zeka
destekli sistemler, diş hekimlerinin hasta tedavi planlarını oluştururken ve tedavi süreçlerini
yönetirken daha verimli olmalarına yardımcı olabilecektir. Bu sistemler, hastanın tıbbi
geçmişini, tedavi tercihlerini ve diğer faktörleri dikkate alarak, kişiye özel tedavi planları
geliştirerek planların uygulanmasını takip edebilmektedir. Yapay zeka ayrıca, diş
hekimlerinin klinik verileri analiz ederek hastaların ağız, diş sağlığı risklerini belirlemelerine
ve önleyici tedbirler alınmasına yardımcı olmakla birlikte dental hastalıkların, diğer oral
sağlık sorunlarının erken tanı ve tedavi edilmesini sağlayarak, hastaların genel sağlığının
korunmasına katkıda bulunabilmektedir.

Kaynakça

  • Ding, H., Wu, J., Zhao, W., Matinlinna, J. P., Burrow, M. F., & Tsoi, J. K. (2023). Artificial intelligence in dentistry—A review. Frontiers in Dental Medicine, 4, 1085251.
  • Arsiwa-Scheppach, L. T., Chaurasia, A., Müller, A., Krois, J., & Schwendicke, F. (2023). Machine Learning in Dentistry: A Scoping Review. Journal of Clinical Medicine, 12(3), 937.
  • Pethani, F., & Dunn, A. G. (2023). Natural language processing for clinical notes in dentistry: A systematic review. Journal of Biomedical Informatics, 138, 104282.
  • Salahin, S. M. S., Ullaa, M. D. S., Ahmed, S., Mohammed, N., Farook, T. H., & Dudley, J. (2023). One-Stage Methods of Computer Vision Object Detection to Classify Carious Lesions from Smartphone Imaging. Oral (Basel, Switzerland), 3(2), 176–190.
  • Vodanović, M., Subašić, M., Milošević, D., & Savić Pavičin, I. (2023). Artificial Intelligence in Medicine and Dentistry. Acta Stomatologica Croatica, 57(1), 70–84.
  • Khanagar, S. B., Al-Ehaideb, A., Vishwanathaiah, S., Maganur, P. C., Patil, S., Naik, S., Baeshen, H. A., & Sarode, S. S. (2021). Scope and performance of artificial intelligence technology in orthodontic diagnosis, treatment planning, and clinical decision-making - A systematic review. Journal of Dental Sciences, 16(1), 482–492.
  • Farook, T. H., Jamayet, N. B., Abdullah, J. Y., & Alam, M. K. (2021). Machine Learning and Intelligent Diagnostics in Dental and Orofacial Pain Management: A Systematic Review. Pain Research & Management, 1–9.
  • Putra, R. H., Doi, C., Yoda, N., Astuti, E. R., & Sasaki, K. (2022). Current applications and development of artificial intelligence for digital dental radiography. Dento-Maxillo-Facial Radiology, 51(1), 20210197–20210197.
  • Fatima, A., Shafi, I., Afzal, H., Díez, I. T., Lourdes, D. R. M., Breñosa, J., Espinosa, J. C. M., & Ashraf, I. (2022). Advancements in Dentistry with Artificial Intelligence: Current Clinical Applications and Future Perspectives. Healthcare (Basel, Switzerland), 10(11), 2188.
  • Kabir, T., Lee, C.-T., Chen, L., Jiang, X., & Shams, S. (2022). A comprehensive artificial intelligence framework for dental diagnosis and charting. BMC Oral Health, 22(1), 1–13.
  • Singi, S. R., Sathe, S., Reche, A. R., Sibal, A., & Mantri, N. (2022). Extended Arm of Precision in Prosthodontics: Artificial Intelligence. Cureus, 14(11), e30962.
  • Hiraiwa, T., Ariji, Y., Fukuda, M., Kise, Y., Nakata, K., Katsumata, A., Fujita, H., & Ariji, E. (2019). A deep-learning artificial intelligence system for assessment of root morphology of the mandibular first molar on panoramic radiography. Dento-Maxillo-Facial Radiology, 48(3), 20180218–20180218.
  • Agrawal, P., & Nikhade, P. (2022). Artificial Intelligence in Dentistry: Past, Present, and Future. Cureus, 14(7), e27405.
  • Halicek, M., Lu, G., Little, J. V., Wang, X., Patel, M., Griffith, C. C., El-Deiry, M. W., Chen, A. Y., & Fei, B. (2017). Deep convolutional neural networks for classifying head and neck cancer using hyperspectral imaging. Journal of Biomedical Optics, 22(6), 060503–060503.
  • Poedjiastoeti, W., & Suebnukarn, S. (2018). Application of Convolutional Neural Network in the Diagnosis of Jaw Tumors. Healthcare Informatics Research, 24(3), 236–241.
  • Thurzo, A., Kosnáčová, H. S., Kurilová, V., Kosmeľ, S., Beňuš, R., Moravanský, N., Kováč, P., Kuracinová, K. M., Palkovič, M., & Varga, I. (2021). Use of Advanced Artificial Intelligence in Forensic Medicine, Forensic Anthropology and Clinical Anatomy. Healthcare (Basel), 9(11), 1545.
  • Mohammad, N., Ahmad, R., Kurniawan, A., & Mohd Yusof, M. Y. P. (2022). Applications of contemporary artificial intelligence technology in forensic odontology as primary forensic identifier: A scoping review. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 1049584–1049584.
  • Ahmad, P., Alam, M. K., Aldajani, A., Alahmari, A., Alanazi, A., Stoddart, M., & Sghaireen, M. G. (2021). Dental Robotics: A Disruptive Technology. Sensors (Basel, Switzerland), 21(10), 3308.
  • van Riet, T. C. T., Chin Jen Sem, K. T. H., Ho, J.-P. T. F., Spijker, R., Kober, J., & de Lange, J. (2021). Robot technology in dentistry, part one of a systematic review: literature characteristics. Dental Materials, 37(8), 1217–1226.
  • Cheng, C., Yinan, X., Zongxin, X., Lei, S., Yanan, X., & Yanli, Y. (2022). Robotic and Microrobotic Tools for Dental Therapy. Journal of Healthcare Engineering, 3265462–12.
  • Kumar, P., Ravindranath, K., Srilatha, V., Alobaoid, M., Kulkarni, M., Mathew, T., & Tiwari, H. (2022). Analysis of advances in research trends in robotic and digital dentistry: An original research. Journal of Pharmacy & Bioallied Science, 14(5), 185–187.
  • Suárez, A., Adanero, A., Díaz-Flores García, V., Freire, Y., & Algar, J. (2022). Using a Virtual Patient via an Artificial Intelligence Chatbot to Develop Dental Students’ Diagnostic Skills. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(14), 8735-.
  • Pithpornchaiyakul, S., Naorungroj, S., Pupong, K., & Hunsrisakhun, J. (2022). Using a Chatbot as an Alternative Approach for In-Person Toothbrushing Training During the COVID-19 Pandemic: Comparative Study. Journal of Medical Internet Research, 24(10).
  • Kumar, Y., Koul, A., Singla, R., & Ijaz, M. F. (2023). Artificial intelligence in disease diagnosis: a systematic literature review, synthesizing framework and future research agenda. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 14(7), 8459–8486.
  • Güneç, H. G., Gökyay, S. S., Kaya, E., & Cesur Aydın, K. (2022). Toplum yapay zeka ile dental tanı konmasına hazır mı? Selcuk Dental Journal, 9(1), 200–207.
  • Roganović, J., & Radenković, M. (2023). Ethıcal use of AI ın dentıstry. Intechopen. Doi: 10.5772/İntechopen.1001828
  • Van De Sande, D., Sharabiani, M., Bluemink, H., Kneepkens, E., Bakx, N., Hagelaar, E., ... & Hurkmans, C. (2021). Artificial İntelligence Based Treatment Planning Of Radiotherapy For Locally Advanced Breast Cancer. Physics And Imaging İn Radiation Oncology, 20, 111-116.
  • Ahmed, N., Abbasi, M. S., Zuberi, F., Qamar, W., Halim, M. S. B., Maqsood, A., & Alam, M. K. (2021). Artificial Intelligence Techniques: Analysis, Application, and Outcome in Dentistry-A Systematic Review. BioMed Research International, 9751564.
  • Hung, K. F., Yeung, A. W. K., Bornstein, M. M., & Schwendicke, F. (2023). Personalized dental medicine, artificial intelligence, and their relevance for dentomaxillofacial imaging. Dento-Maxillo-Facial Radiology, 52(1), 20220335.
  • Schwendicke, F., & Krois, J. (2022). Data dentistry: How data are changing clinical care and research. Journal of Dental Research, 101(1), 21–29.
  • Grischke, J., Johannsmeier, L., Eich, L., Griga, L., & Haddadin, S. (2020). Dentronics: Towards robotics and artificial intelligence in dentistry. Dental Materials, 36(6), 765–778.
  • Miragall, M. F., Knoedler, S., Kauke-Navarro, M., Saadoun, R., Grabenhorst, A., Grill, F. D., Ritschl, L. M., Fichter, A. M., Safi, A. F., &Knoedler, L. (2023). Facethe future-artificialıntelligence in oral and maxillofacial surgery. Journal of Clinical Medicine, 12(21), 6843.
  • Biçer, A. G. Z., Tepe, Ö. G. H., Çeliksöz, Ö. G. Ö., & Yaman, B. C. (2023). Yapay zeka ve restoratif diş hekimliği. Tıp ve Sağlık Bilimlerinde Multidisipliner Bakış I, 3.
  • Hazarika, I. (2020). Artificial intelligence: opportunities and implications for the health workforce. International Health, 12(4), 241–245.
  • Akdoğan C, Özdemir H. (2024).Yapay Zekânın Diş Hekimliği Pratiğine Kazanımları. J Turkish Dent Res, 2(3),278-87.
  • Büyükkaya B, Altındiş S, Cevahir F. (2023). Diş hekimliği öğrencileri yapay zeka uygulamalarına ne kadar hazır ? J Biotechnol And Strategic Health Res. 7(4):266-274. Doi:10.34084/Bshr.1407036
  • Uçan, G. Ö. (2023). Yapay zeka algoritmaları kullanılarak panoramik radyograflar üzerinden bireylerin diş yaşlarının tespiti. https://hdl.handle.net/11499/56475
  • Nayyar, N., Ojcius, D. M., & Dugoni, A. A. (2020). The role of medicine and technology in shaping the future of oral health. Journal of the California Dental Association, 48(3), 127–130.
  • Revilla-León, M., Gómez-Polo, M., Vyas, S., Barmak, B. A., Galluci, G. O., Att, W., & Krishnamurthy, V. R. (2023). Artificial intelligence applications in implant dentistry: A systematic review. The Journal of Prosthetic Dentistry, 129(2), 293–300.
  • Ossowska, A., Kusiak, A., & Świetlik, D. (2022). Artificial ıntelligence in dentistry-narrative review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(6), 3449.
  • Pauwels, R., Brasil, D. M., Yamasaki, M. C., Jacobs, R., Bosmans, H., Freitas, D. Q., & Haiter-Neto, F. (2021). Artificial intelligence for detection of periapical lesions on intraoral radiographs: Comparison between convolutional neural networks and human observers. Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology, 131(5), 610–616.
  • Muraev, A. A., Guseynov, N. A., Tsay, P. A., Kibardin, I. A., Burenchev, D. V., Ivanov, S. S., Oborotistov, N. Y., Matuta, M. A., Grachev, N. S., & Larin, S. S. (2020). Artificial neural networks in dental and maxillofacial radiology: a review. Kliničeskaâ Stomatologiâ, 3, 72–80.
  • Revilla-León, M., Gómez-Polo, M., Barmak, A. B., Inam, W., Kan, J. Y. K., Kois, J. C., & Akal, O. (2023). Artificial intelligence models for diagnosing gingivitis and periodontal disease: A systematic review. The Journal of Prosthetic Dentistry, 130(6), 816–824.
  • Chau, R. C. W., Li, G.-H., Tew, I. M., Thu, K. M., McGrath, C., Lo, W.-L., Ling, W.-K., Hsung, R. T.-C., & Lam, W. Y. H. (2023). Accuracy of artificial ıntelligence-based photographic detection of gingivitis. International Dental Journal, 73(5), 724–730.
Toplam 44 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Diş Hekimliği (Diğer)
Bölüm Derlemeler
Yazarlar

Ayşegül Sunar 0000-0002-6340-8092

Çağan Taş 0009-0007-2675-5689

Eda Sır 0009-0005-4174-6380

Hülya Polater 0009-0008-2462-4471

Nihal Bağlıoğlu 0000-0002-1388-4453

Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2024
Gönderilme Tarihi 23 Ağustos 2024
Kabul Tarihi 2 Aralık 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 2 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA Sunar, A., Taş, Ç., Sır, E., Polater, H., vd. (2024). DİŞ HEKİMLİĞİNDE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI. Journal of Kocaeli Health and Technology University, 2(3), 41-57.


Bu dergideki tüm makaleler Atıf-GayriTicari-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası (CC BY-NC-SA 4.0) ile lisans altına alınmıştır.



TAM Akademi Dergisi açık erişimli bir dergidir. Okuyucular tüm makalelere üye olmadan ve ücret ödemeden erişebilir.