Reklam Alanı x Site Geneli
Kule Reklam
Kule Reklam -1
Menu
Reklam Alanı x Site Geneli

Diş hekimliğinde yapay zekâ her yönüyle ele alındı!

Üsküdar Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi’nce düzenlenen “Diş Hekimliğinde Yapay Zekâ” başlıklı sempozyum Üsküdar Üniversitesi NP Sağlık Yerleşkesi İbni Sina Oditoryumu’nda gerçekleştirildi.

Reklam Alanı
GİRİŞ: 04 Mart 2026 - 12:56
Diş hekimliğinde yapay zekâ her yönüyle ele alındı!
Fotoğraf : BEYAZ
Reklam Alanı x Haber Detay
Haber Detay x Reklam Alanı

Üsküdar Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi’nce düzenlenen “Diş Hekimliğinde Yapay Zekâ” başlıklı sempozyum Üsküdar Üniversitesi NP Sağlık Yerleşkesi İbni Sina Oditoryumu’nda gerçekleştirildi.  

Sağlık teknolojileri ve yapay zekânın (YZ) dental teşhis, tedavi ve planlama süreçlerindeki dönüştürücü rolünü akademik bir zeminde ele almak amacıyla düzenlenen sempozyumda, diş hekimliğinde yapay zekâ algoritmalarının teşhis doğruluğunu artırma, klinik karar destek sistemlerini güçlendirme ve kişiselleştirilmiş tedavi planlamaları oluşturma potansiyeli bilimsel yönleriyle ele alındı. 

Prof. Dr. Ergün Yücel: “Yapay zekâ günümüzde bir klinik pratiğidir”

Program, Üsküdar Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Ergün Yücel’in açılış konuşmasıyla başladı. Prof. Dr. Ergün Yücel, yapay zekânın artık bir gelecek tasavvuru değil, sağlık alanında günlük uygulamanın parçası haline geldiğini vurguladı.

Yapay zekâ konusunun teorik bir tartışma başlığı olmaktan çıktığını ifade eden Prof. Dr. Yücel, “Yapay zekâ günümüzde bir gelecek senaryosu değil, artık günümüzün bizim açımızdan bir klinik pratiğidir. Teşhisten tedavi planlamasına kadar her aşamada mesleğimizin bütün ana bilim dallarında oyunun kuralları adeta yeniden yazılmaktadır.” diye konuştu.

Hata ihtimali sıfıra inecek

Prof. Dr. Yücel, “Yıllarca diş hekimliğinde ‘önce zarar verme’ dedik. Ama artık günümüzde yapay zekâ teknolojileri ile bir adım öteye geçtik ve ‘Hata yapma ihtimalini sıfıra indir’ diyoruz. Bu belki de yapay zekayla birlikte bir konsept olacak.” ifadesinde bulundu.

Yapay zekâ hali hazırda kullanılıyor

Yapay zekânın hâlihazırda birçok alanda aktif olarak kullanıldığını dile getiren Prof. Dr. Yücel, “Radyolojide insan gözünden kaçabilecek detayları yakalayabiliyoruz. Cerrahide milimetrik hassasiyetle rehberlik eden uygulamalar kullanıyoruz. Ortodontiden endodontiye, pedodontiden diğer alanlara kadar klinik destek mekanizması olarak bu teknolojilerden yararlanıyoruz.” dedi.

Ancak teknolojinin kutsallaştırılmaması gerektiğini de vurgulayan Prof. Dr. Yücel, yapay zekânın hekimlik sanatının yerini alamayacağını söyledi ve “En gelişmiş algoritma bile bir hekimin hastasıyla kurduğu güven bağının ve insani dokunuşun yerini tutamaz. Hiçbir algoritmanın empati yeteneği yoktur” diye konuştu.

Prof. Dr. Yücel, yapay zekânın mesleği tehdit etmediğini, aksine hata payını azalttığını ve zaman yönetiminde avantaj sağladığını ifade ederek, “Bu toplantının bir ilk olmasını ve bilimsel altyapı açısından daha farklı uygulamalarla geliştirilmesini diliyorum.” diyerek sözlerini tamamladı.

Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel: “Geliştirdiğimiz sistemler hekimin yerine geçmez”

Açılışın ardından gerçekleştirilen birinci oturumda yapay zekânın sağlık alanındaki genel çerçevesi ve etik boyutu ele alındı. Oturumda konuşan Üsküdar Üniversitesi Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, “Yapay Zekâ ve Sağlıktaki Uygulamaları” başlıklı sunumunda özellikle klinik veriye dayalı gerçek uygulamaları paylaştı.

Yaklaşık 15 yıldır üniversite bünyesinde faaliyet gösteren NPİSTANBUL Hastanesi’nde üretilen klinik veriler üzerinden çalışmalar yürüttüklerini belirten Prof. Dr. Ergüzel, “Geliştirdiğimiz sistemlerin tamamı bir ön tanı sistemidir. Bunlar karar destek sistemleridir. Karar hekime aittir, bizim sistemlerimiz o karara destek olur.” dedi. 

Yapay zekânın en büyük ihtiyacı veri 

Yapay zekâ uygulamalarının temelinde büyük veri olduğunu vurgulayan Prof. Dr. Ergüzel, Endüstri 4.0 süreciyle birlikte seri üretim mantığından “büyük veri odaklı” bir yapıya geçildiğini ifade etti ve “Günlük hayatta hepiniz veri üretiyorsunuz. Telefonlarınız yüzünüzü tanıyor, sesinizi tanıyor. Bunun arkasında sinyal işleme ve görüntü işleme algoritmaları var.” ifadesinde bulundu.

Makine öğrenmesinden derin öğrenmeye geçişle birlikte veri hacminin katlanarak arttığını, bu nedenle GPU’lu ve nöromorfik bilgisayarların devreye girdiğini ifade eden Prof. Dr. Ergüzel, “Nöromorfik bilgisayar nöronu taklit eder. Hem veri işler hem geçici hem kalıcı hafıza gibi çalışır. Müthiş hızlıdır.” şeklinde konuştu.

Karınca, sürü ve arı algoritmaları

Sunumunda biyomimetik (doğadan esinlenen) optimizasyon algoritmalarına da yer veren Prof. Dr. Ergüzel, karınca kolonisi, sürü zekâsı ve arı algoritmalarının sağlık verisi analizinde kullanıldığını anlattı. Karıncaların feromon yoluyla en kısa yolu bulma mekanizmasını örnek gösteren Prof. Dr. Ergüzel, bu mantığın veri içerisinden en anlamlı öznitelikleri seçmekte kullanıldığını söyledi ve “48 öznitelikle %60 doğruluk elde ediyorduk. Karınca koloni optimizasyonu kullandığımızda 22 öznitelik seçildi ve doğruluk %80’e çıktı.” dedi.

Sürü zekâsı ile sürü psikolojisinin karıştırılmaması gerektiğini vurgulayan Prof. Dr. Ergüzel, “Sürü psikolojisinde sorgusuz taklit vardır. Sürü zekâsında ise başkalarının tecrübelerinden istifade ederek rasyonel karar verme vardır.” ifadesinde bulundu.

Arı algoritmasını ise “waggle dance” (arı dansı) üzerinden örnekleyen Prof. Dr. Ergüzel, arıların 6 kilometreye kadar noktasal doğrulukta nektar kaynağı adresi verebildiğini belirtti.

40 bin veriyle duygu tanıma modeli

Psikiyatrik hastalıkların yanı sıra yüz üzerinden duygu tanıma çalışmaları da yürüttüklerini belirten Prof. Dr. Ergüzel, 40 binin üzerinde veri kullanarak 7 temel duyguyu sınıflandırdıklarını açıkladı.

Konuşmasının sonunda yapay zekânın sunduğu fırsatların yanında eğitim sistemine düşen sorumluluğa dikkat çeken Prof. Dr. Ergüzel, gençlerin makinelerin kolayca yapamayacağı alanlarda yetiştirilmesi gerektiğini ifade etti.

Prof. Dr. Bellaz: “Yapay zekâ diş hekimliğinde yeni bir cihaz değil, paradigmayı değiştirecek”

Üsküdar Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Protetik Diş Tedavisi Anabilim Dalından öğretim üyesi ve Üsküdar Üniversitesi Diş Hastanesi Protetik Diş Tedavisi Uzmanı Prof. Dr. İbrahim Berk Bellaz, “Bilimsel Bilgi, Etik Sorunları ve Toplumsal Ön Yargılar” başlıklı konuşmasında yapay zekâ çalışmalarının etik sınırlarını ve toplumsal yansımalarını değerlendirerek, yapay zekânın yalnızca teknolojik bir yenilik değil, bilimsel düşünceyi ve hekim kimliğini dönüştürebilecek bir paradigma değişimi anlamına geldiğini söyledi.

Yapay zekânın diş hekimliğinde yalnızca yeni bir cihaz gibi algılanmasının eksik bir yaklaşım olduğunu belirten Prof. Dr. Bellaz, “Bilimsel doğrunun bile mutlak olmadığı bir dönemde yapay zekâ kararlarına nasıl yaklaşacağız?” sorusunu yöneltti.

Yapay zekâ karar vermez, karar desteği sunar

Yapay zekânın “her şeyi bilen bir falcı” gibi görülmesinin tehlikeli olduğunu ifade eden Prof. Dr. Bellaz, “Yapay zekâ mevcut verileri tarar, olasılıkları ortaya koyar ve bir karar destek mekanizması sunar. Kararın kendisini vermez.” dedi.

Yapay zekâ ile birlikte etik ve hukuki tartışmaların kaçınılmaz olduğuna dikkat çeken Prof. Dr. Bellaz, “Bilimsel doğrunun kesin olmadığı bir dönemde verilen karardan kim sorumlu olacak? Hekim mi, yazılımcı mı, algoritma mı?” sorusunu gündeme getirdi.

Hekim kimliği değişecek

Otonom robotların devreye girmesiyle fiziksel yorgunluk, manipülasyon hatası gibi insana özgü sınırlılıkların azalacağını söyleyen Prof. Dr. Bellaz, “Yeni hekim; empati odaklı, karar koordinatörü ve koruyucu hekimlik merkezli bir profile evrilecek.” diye konuştu.

Prof. Dr. Bellaz, yapay zekânın teşhis ve tedavide kullanımı için zorunlu bir “yapay zekâ formasyon eğitimi”nin de gündeme gelebileceğini ifade ederek, “Nasıl öğretmenlik için formasyon gerekiyorsa, belki de yapay zekâ kullanan hekimler için de benzer bir eğitim şart olacak” dedi.

Prof. Dr. Yumuşhan Günay: “Yapay zekâ planlamada pusula olabilir ama tasarımda hâlâ yolun başındayız”

Üsküdar Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Protetik Diş Tedavisi Anabilim Dalı öğretim üyesi Prof. Dr. Yumuşhan Günay, sempozyumda “Subperiostal İmplantların Yapımında Yapay Zekânın Kullanımı” başlıklı sunumuyla yapay zekânın implant planlamasındaki rolünü ve sınırlarını kapsamlı biçimde ele aldı.

Sunumunu, tez öğrencisi ve aynı zamanda intern diş hekimi Furkan Hastaoğlu ile birlikte hazırladıklarını belirten Prof. Dr. Günay, “Bu konu aynı zamanda öğrencimizin tez çalışması. Birlikte yürüttüğümüz bir araştırma sürecinin ara çıktıları niteliğinde.” dedi.

Yüzde 30’a yakın bir popülasyonda klasik implant uygulanamıyor

Subperiostal implantların önemine değinen Prof. Dr. Günay, günümüzde implant tasarımında hâkim olan konseptin “dübel mantığı” olarak ifade edilen yaklaşım olduğunu hatırlattı. “Bu tür implantların klinikte uygulanamadığı %30’a yakın bir popülasyon var” diyen Prof. Dr. Günay, ek cerrahi girişim gerektiren ya da buna rağmen uygulanamayan vakaların ciddi bir hasta grubunu oluşturduğunu vurguladı.

Literatür ve planlamada güçlü, üç boyutlu tasarımda zayıf

Yapay zekanın literatür ve planlamada güçlü, üç boyutlu tasarımda zayıf olduğunu söyleyen Prof. Dr. Günay, “Yapay zekânın tasarım aşamasındaki zayıflığının iki temel nedeni olabilir. Birincisi veri tabanının fakirliği. İkincisi görsel işleme yeteneğindeki zafiyet.” diye konuştu.

Planlama ve literatür derleme aşamasında yapay zekânın “inanılmaz bir tasarruf ve kolaylık” sağladığını vurgulayan Prof. Dr. Günay, üç boyutlu gerçek anatomik modelleme söz konusu olduğunda ise henüz klinik beklentileri karşılamadığını ifade etti.

Prof. Dr. Günay, yapay zekânın kolaycılık aracı olarak görülmemesi gerektiğini söyleyerek, “Beklentilerimizi kolaycılıkla eşleştirerek yapay zekâyı kullanmak sakat bir yaklaşım olur. İpin ucu bizim elimizde olmalı. Şu an itibarıyla yapay zekâ; yardımcı teşhis ve planlama aracı olarak çok güçlü, ama tasarımın sorumluluğunu devredeceğimiz bir noktada değil.” dedi.

Sempozyumda neler yapıldı?

İkinci oturumda Dr. Öğr. Üyesi Fatma Aslı Konca Taşova ortodontide yapay zekâ uygulamalarını ele alırken, Dr. Öğr. Üyesi Anıl Özgün Karatekin endodontide dijital rehberlik, artırılmış gerçeklik ve robotik destek konularını anlattı. Prof. Dr. Hacer Şahin Aydınyurt, periodontolojide akıllı tanı sistemlerinden kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarına uzanan süreci değerlendirdi. Dr. Öğr. Üyesi Büşra Sınmaz, derin öğrenme yöntemleriyle MR görüntüleri üzerinden temporomandibular eklem (TME) yapısal bileşenlerinin segmentasyonunu bilimsel veriler ışığında aktardı. Sempozyumun son bölümünde Dr. Öğr. Üyesi Hazal Abat, gömülü üçüncü molar dişlerde oluşan patolojik durumların yapay zekâ modelleriyle tespitini ele aldı. Dr. Öğr. Üyesi Ece İrem Ravalı Ertan, ağız, diş ve çene cerrahisinde yapay zekâ uygulamalarına ilişkin güncel gelişmeleri paylaştı. Programın son sunumu ise Öğr. Gör. Yaren Dilci Halmedow tarafından gerçekleştirildi. Halmedow, protetik diş tedavisinde yapay zekâ ve akıllı ajanların kullanımına dair gelecek perspektifini katılımcılarla paylaştı. Sempozyumda katılımcılarla toplu fotoğraf da çekildi.

 

 

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı

Haber Kaynağı : BEYAZ

Bu haber toplamda 27 kez okunmuştur.
Haber Detay x Reklam Alanı
BENZER HABERLER
Haber Detay x Reklam Alanı

Yorum Ekle

E-posta adresiniz yayınlanmayacaktır. Zorunlu alanlar * ile işaretlenmiştir

Haber Detay x Reklam Alanı
Haber Detay x Reklam Alanı
PUAN DURUMU
O AV P
1 Galatasaray Galatasaray 30 69 71
2 Fenerbahçe Fenerbahçe 30 68 67
3 Trabzonspor Trabzonspor 30 57 65
4 Beşiktaş Beşiktaş 30 54 55
5 Başakşehir Başakşehir 30 48 48
6 Göztepe Göztepe 30 37 48
7 Samsunspor Samsunspor 30 36 42
8 Rizespor Rizespor 30 41 37
Tamamını Göster
15 Gençlerbirliği Gençlerbirliği 30 29 25
16 Eyüpspor Eyüpspor 30 22 25
17 Kayserispor Kayserispor 30 21 23
18 Karagümrük Karagümrük 30 27 20
O AV P
1 Erzurumspor Erzurumspor 36 80 79
2 Esenler Erokspor Esenler Erokspor 36 80 73
3 Amed Sportif Amed Sportif 36 77 72
4 Arca Çorum FK Arca Çorum FK 36 58 67
5 Bodrum FK Bodrum FK 36 70 63
6 Pendikspor Pendikspor 36 55 59
7 Bandırmaspor Bandırmaspor 36 45 56
8 Keçiörengücü Keçiörengücü 36 67 54
Tamamını Göster
17 Serik Belediyespor Serik Belediyespor 36 39 36
18 Sakaryaspor Sakaryaspor 36 45 34
19 Hatayspor Hatayspor 36 28 11
20 A.Demirspor A.Demirspor 36 20 -54
O AV P
1 M.City M.City 33 66 70
2 Arsenal Arsenal 33 63 70
3 M. United M. United 33 58 58
4 Aston Villa Aston Villa 33 47 58
5 Liverpool Liverpool 33 54 55
6 Brighton Brighton 34 48 50
7 Bournemouth Bournemouth 34 52 49
8 Chelsea Chelsea 34 53 48
Tamamını Göster
17 West Ham United West Ham United 33 40 33
18 Tottenham Tottenham 33 42 31
19 Burnley Burnley 34 34 20
20 Wolves Wolves 33 24 17
O AV P
1 Bayern Munih Bayern Munih 30 109 79
2 B. Dortmund B. Dortmund 30 61 64
3 RB Leipzig RB Leipzig 30 59 59
4 VfB Stuttgart VfB Stuttgart 30 62 56
5 Hoffenheim Hoffenheim 30 59 54
6 Leverkusen Leverkusen 30 60 52
7 Freiburg Freiburg 30 44 43
8 E. Frankfurt E. Frankfurt 30 55 42
Tamamını Göster
15 Werder Bremen Werder Bremen 30 35 31
16 St. Pauli St. Pauli 30 26 26
17 Wolfsburg Wolfsburg 30 41 24
18 FC Heidenheim FC Heidenheim 30 33 19
O AV P
1 Barcelona Barcelona 32 85 82
2 Real Madrid Real Madrid 32 67 73
3 Villarreal Villarreal 31 56 61
4 Atletico Madrid Atletico Madrid 32 53 57
5 Real Betis Real Betis 32 48 49
6 Getafe Getafe 32 28 44
7 Celta Vigo Celta Vigo 32 44 44
8 Real Sociedad Real Sociedad 32 49 42
Tamamını Göster
17 Sevilla Sevilla 32 39 35
18 Alaves Alaves 32 36 33
19 Levante Levante 32 35 30
20 Real Oviedo Real Oviedo 31 24 27
O AV P
1 Inter Inter 33 78 78
2 AC Milan AC Milan 33 48 66
3 SSC Napoli SSC Napoli 33 48 66
4 Juventus Juventus 33 57 63
5 Como Como 33 57 58
6 Roma Roma 33 46 58
7 Atalanta Atalanta 33 45 54
8 Bologna Bologna 33 42 48
Tamamını Göster
17 Cremonese Cremonese 33 26 28
18 Lecce Lecce 33 22 28
19 Verona Verona 33 23 18
20 Pisa Pisa 33 24 18
O AV P
1 PSG PSG 29 65 66
2 Lens Lens 29 57 62
3 Lyon Lyon 30 45 54
4 Lille Lille 30 49 54
5 Rennes Rennes 30 52 53
6 Marsilya Marsilya 30 58 52
7 AS Monaco AS Monaco 30 52 50
8 Strasbourg Strasbourg 29 46 43
Tamamını Göster
15 Nice Nice 30 34 29
16 Auxerre Auxerre 30 25 25
17 Nantes Nantes 30 25 20
18 Metz Metz 30 27 15
O AV P
1 PSV Eindhoven PSV Eindhoven 30 84 74
2 Feyenoord Feyenoord 30 62 55
3 NEC Nijmegen NEC Nijmegen 30 72 54
4 FC Twente FC Twente 30 51 53
5 Ajax Ajax 30 57 51
6 Alkmaar Alkmaar 31 52 49
7 FC Utrecht FC Utrecht 30 49 44
8 SC Heerenveen SC Heerenveen 30 53 44
Tamamını Göster
15 FC Volendam FC Volendam 30 31 28
16 Excelsior Excelsior 30 31 28
17 NAC Breda NAC Breda 30 30 25
18 Heracles Heracles 30 34 19
Reklam Alanı x Site Geneli
Reklam Alanı x Site Geneli
Uluslararası evden eve nakliyat Uluslararası nakliyat Uluslararası taşımacılık Yurt dışına ev taşıma