Seo Paketleri
Menu

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.

GİRİŞ: 04 Mart 2026 - 12:56
Diş hekimliğinde yapay zekâ her yönüyle ele alındı!
Fotoğraf : BEYAZ

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

BENZER HABERLER

Yorum Ekle

E-posta adresiniz yayınlanmayacaktır. Zorunlu alanlar * ile işaretlenmiştir

PUAN DURUMU
O AV P
1 Galatasaray Galatasaray 28 66 67
2 Fenerbahçe Fenerbahçe 29 66 66
3 Trabzonspor Trabzonspor 29 56 64
4 Beşiktaş Beşiktaş 29 53 55
5 Başakşehir Başakşehir 29 47 47
6 Göztepe Göztepe 28 33 46
7 Samsunspor Samsunspor 28 32 36
8 Kocaelispor Kocaelispor 28 23 34
Tamamını Göster
15 Gençlerbirliği Gençlerbirliği 29 28 25
16 Kayserispor Kayserispor 29 21 23
17 Eyüpspor Eyüpspor 28 19 22
18 Karagümrük Karagümrük 28 26 20
O AV P
1 Erzurumspor Erzurumspor 34 77 75
2 Amed Sportif Amed Sportif 34 75 71
3 Esenler Erokspor Esenler Erokspor 34 77 67
4 Arca Çorum FK Arca Çorum FK 35 55 64
5 Bodrum FK Bodrum FK 35 69 62
6 Pendikspor Pendikspor 35 54 58
7 Keçiörengücü Keçiörengücü 34 67 53
8 Bandırmaspor Bandırmaspor 35 43 53
Tamamını Göster
17 Serik Belediyespor Serik Belediyespor 34 39 35
18 Sakaryaspor Sakaryaspor 34 43 33
19 Hatayspor Hatayspor 35 27 10
20 A.Demirspor A.Demirspor 34 19 -54
O AV P
1 Arsenal Arsenal 32 62 70
2 M.City M.City 30 60 61
3 M. United M. United 31 56 55
4 Aston Villa Aston Villa 31 42 54
5 Liverpool Liverpool 32 52 52
6 Chelsea Chelsea 31 53 48
7 Brentford Brentford 32 48 47
8 Everton Everton 32 39 47
Tamamını Göster
17 West Ham United West Ham United 32 40 32
18 Tottenham Tottenham 31 40 30
19 Burnley Burnley 32 33 20
20 Wolves Wolves 32 24 17
O AV P
1 Bayern Munih Bayern Munih 29 105 76
2 B. Dortmund B. Dortmund 29 60 64
3 RB Leipzig RB Leipzig 29 56 56
4 VfB Stuttgart VfB Stuttgart 28 56 53
5 Leverkusen Leverkusen 29 59 52
6 Hoffenheim Hoffenheim 29 57 51
7 E. Frankfurt E. Frankfurt 29 54 42
8 Freiburg Freiburg 28 41 37
Tamamını Göster
15 FC Köln FC Köln 28 40 27
16 St. Pauli St. Pauli 29 25 25
17 Wolfsburg Wolfsburg 29 39 21
18 FC Heidenheim FC Heidenheim 29 32 19
O AV P
1 Barcelona Barcelona 31 84 79
2 Real Madrid Real Madrid 31 65 70
3 Villarreal Villarreal 30 54 58
4 Atletico Madrid Atletico Madrid 31 51 57
5 Real Betis Real Betis 30 44 45
6 Celta Vigo Celta Vigo 30 44 44
7 Real Sociedad Real Sociedad 31 49 42
8 Getafe Getafe 30 27 41
Tamamını Göster
17 Elche Elche 31 39 32
18 Mallorca Mallorca 30 36 31
19 Levante Levante 30 34 26
20 Real Oviedo Real Oviedo 30 21 24
O AV P
1 Inter Inter 31 71 72
2 SSC Napoli SSC Napoli 31 47 65
3 AC Milan AC Milan 32 47 63
4 Juventus Juventus 32 55 60
5 Como Como 31 53 58
6 Roma Roma 32 45 57
7 Atalanta Atalanta 32 44 53
8 Bologna Bologna 31 40 45
Tamamını Göster
17 Lecce Lecce 31 21 27
18 Cremonese Cremonese 32 26 27
19 Verona Verona 32 23 18
20 Pisa Pisa 32 23 18
O AV P
1 PSG PSG 27 61 63
2 Lens Lens 28 54 59
3 Marsilya Marsilya 29 58 52
4 Lille Lille 28 45 50
5 Rennes Rennes 29 49 50
6 AS Monaco AS Monaco 29 50 49
7 Lyon Lyon 28 41 48
8 Strasbourg Strasbourg 28 46 43
Tamamını Göster
15 Nice Nice 28 33 27
16 Auxerre Auxerre 29 23 24
17 Nantes Nantes 28 24 19
18 Metz Metz 29 26 15
O AV P
1 PSV Eindhoven PSV Eindhoven 30 84 74
2 Feyenoord Feyenoord 29 61 54
3 NEC Nijmegen NEC Nijmegen 29 71 53
4 FC Twente FC Twente 30 51 53
5 Ajax Ajax 30 57 51
6 Alkmaar Alkmaar 29 49 45
7 SC Heerenveen SC Heerenveen 29 53 44
8 FC Utrecht FC Utrecht 30 49 44
Tamamını Göster
15 Excelsior Excelsior 29 29 27
16 Telstar Telstar 30 39 27
17 NAC Breda NAC Breda 29 29 24
18 Heracles Heracles 30 34 19
SEO Paketleri Uluslararası evden eve nakliyat Uluslararası nakliyat Uluslararası taşımacılık Yurt dışına ev taşıma