ORAL VE MAKSİLLOFASİYAL RADYOLOJİ’DE YAPAY ZEKA

Abstract

Teknoloji 90’lardan günümüze hızlı ilerleme kaydetti ve bu gelişmeler günlük yaşamımızda yerlerini almıştır. Son on yılda yapay zekanın (Artificial Intelligence, AI) evriminde, diş hekimliğini de kapsayan muazzam bir gelişme izlenmektedir. Pek çok gelişmeden bağımsız olarak, AI hala emekleme aşamasında olmakla birlikte potansiyeli sınırsızdır. Yapay zekanın evrimi, güvenilir bilgi sağlayan ve karar verme sürecini iyileştiren büyük verilerin analizini mümkün kılmaktadır. Göstermemiz gereken teknolojik adaptasyon ve konu ile ilgili kapsamlı bilgi sahibi olmak, sadece daha iyi ve hassas hasta bakımına yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda klinisyenin iş yükünü de azaltacaktır. AI, diş hekimliğinde özellikle hasta teşhisi, hasta verilerinin depolanması ve hastalar için gelişmiş bir sağlık hizmeti sağlamak için oral ve maksillofasiyal radyolojide önemli olup,AI, oral ve maksillofasiyal radyoloji alanına da yavaş ama istikrarlı bir şekilde nüfuz etmektedir. Bu derleme, AI yöntemlerinin genel bir analizini, özellikle oral ve maksillofasiyal radyolojide görüntü tabanlı görevlerle ilgili olanları gözden geçirmektedir.Technology has progressed rapidly since the 90s and these developments took their place in our daily life. There has been a tremendous improvement and a marked increase in the evolution of artificial intelligence (AI) over the past decade, including dentistry. Regardless of many developments, AI is still in its infancy, but its potential is unlimited. The evolution of artificial intelligence enables the analysis of big data that provides reliable information and improves decision making. The technological adaptation we need to demonstrate and a thorough knowledge of the subject will not only help better and more precise patient care, but also reduce the clinician's workload. AI is important in dentistry, especially in oral and maxillofacial radiology for patient diagnosis, storage of patient data, and providing an improved healthcare service for patients. AI is also slowly but steadily penetrating the field of oral and maxillofacial radiology. This review revises a general analysis of AI methods, particularly those related to image-based tasks in oral and maxillofacial radiology.