Diş Hekimlerinin İşini Kolaylaştıracak Yerli Yazılım
Eskişehir ve Ankara’dan bir grup öğretim üyesi diş
hekimlerinin işini kolaylaştıracak bir yazılım geliştirdi. Yazılım, 2 boyutlu
dental radyografilerde otomatik tanı ve tedavi planlama işlevi görüyor.
"CranioCatch" adlı yazılım, Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Kaan Orhan'ın danışmanlığında, Eskişehir Osmangazi Üniversitesinden (ESOGÜ) öğretim üyeleri tarafından geliştirildi. Diş hekimliğinin tüm alanlarında klinik sorunların çözümü için kullanılabilen yerli yazılım, 2 yıllık akademik çalışmanın ürünü.
Patent başvurusu yapıldı
Sisteme yüklenen 2 boyutlu dental radyografiler,
daha önce yazılıma diş hekimlerince tanımlanan ağız, diş ve çene sorunları ve
tedavi çözümleri sayesinde, Yapay zeka yardımıyla
işleniyor. Bu sayede yapay zeka, doğru tanı konulmasında diş hekimlerine karar
destek mekanizması niteliğiyle yardımcı oluyor.
Uzaktan eğitim amacıyla
kullanılmaya başlanan yazılıma patent alınması için ESOGÜ tarafından Türk
Patent Kurumuna başvuru yapıldı.
"Yerli bir yazılımla geliştirdik"
Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, diş
hekimliğinde işlerini kolaylaştıracak bir çözümü yapay zekada aradıklarını
söyledi.
"Radyolojik olarak görüntülerin uygulamasında otomatik tanı
sistemi geliştirmeyi hedefledik. Diş hekimliğinde kullandığımız uygun rutin
radyografilar ve ileri görüntüleme teknikleriyle otomatik tanı yapabilecek bir
sistem geliştirmek için çalışmaya başladık. Akademik çalışmalar belirli bir
seviyeye ulaşınca yerli bir yazılımla 'Craniocatch' adını verdiğimiz
uygulamayı geliştirdik."
"Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem"
Bayrakdar, uluslararası piyasaya hitap edecek bir
ürün olmasını istedikleri için yazılıma yabancı isim verdiklerini anlattı. Dünyada
diş hekimliği radyolojisiyle ilgili otomatik tanı sistemi uygulamasının çok az
olduğunu söyleyen Bayrakdar, şu bilgileri paylaştı:
"Bu uygulamayı
yapan 2-3 firma yurt dışı kaynaklı. Hem yerli bir yazılım geliştirmeyi
hem de ülkemiz içinde kendi ihtiyacımızı giderirken uluslararası pazarda yer
almak için yapay zekayla çalışan 'CranioCatch' adlı markayı ortaya çıkarttık.
Hekim radyoloji cihazı ile filmi çektikten sonra filmi CranioCatch sistemine
yüklediğinde yapay zeka destekli otomatik tanı sistemi sayesinde hastanın tanı ve tedavi
planı hazırlanacak. Böylece hekimlere karar destek mekanizması olarak fayda
sağlanacak. Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem. CranioCatch ile daha
hızlı ve kolay tanı konulabilecek. Bu sistem, hekimlere destek mekanizması
olarak yardım edecek."
Bayrakdar, özellikle koronavirüs sürecinde
diş hekimliğinde uzaktan eğitimde rahatlıkla kullanabilecek yapay zeka destekli
modül de oluşturduklarını söyledi.
Radyolojik görüntü sisteme yükleniyor
Doç. Dr. Alper Odabaş ise radyolojik görüntüyü,
diş hekimince tespit edilen herhangi bir hastalığın etiketlenmesinin ardından
sisteme yüklediklerini söyledi.
Görüntünün her pikselinin tek tek işlendiğini
anlatan Odabaş, şu bilgileri verdi:
"Yazılım, piksellerin her birinde rahatsızlık olup
olmadığını tespit etmeye çalışıyor. Bunu yaparken de hekimin daha önce görüntü
üzerinde rahatsızlığın bulunduğu yerlere yaptığı etiketlemelerini öğreniyor.
Yeni bir görüntüde hekimin hiçbir işlem yapmasına gerek duymadan tanıyı
koyabiliyor. Yerli olarak böyle bir yazılım yok."
Yazılımı geliştiren bilim insanları
Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalından
Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Dr. Öğretim Üyesi Elif Bilgir, Ortodonti
Ana Bilim Dalından Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Uğurlu ile ESOGÜ Fen-Edebiyat
Fakültesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünden Doç. Dr. Alper Odabaş,
Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Faruk Aslan ve Dr. Öğretim Üyesi Özer Çelik.
Kaynak: AA, TRT Haber
Kod ÇeviriciKod Çevirici EmojilerEmojiler