CranioCatch diş hekimliğinde yapay zeka çözümleri geliştiren bir tekno girişim. Radyografi, fotoğraf, ağız içi tarayıcı görüntüsü gibi dijital görseller üzerinde çalışmalar yapıyor. Akademik çalışmalar aracılığıyla Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi bünyesinde kurulan yapay zeka laboratuvarında gerçekleştirilen bilimsel çalışmalarda kullanılan veri setlerinden geliştirilen yapay zeka modelleri kullanılıyor.
CranioCatch kurucularından Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, modellerin başarı oranıyla ilgili şöyle konuşuyor: “Farklı klinik problemler için bu oran değişmekle birlikte, yaygın klinik durumların teşhisinde şu an yapay zeka modellerimizin başarı oranı yüzde 85’in üzerinde isabetli. Mesela diş tespiti ve numaralandırmasında başarı oranımız yüzde 95’in üzerindeyken; çürük tespiti, apikal lezyon, periodontal hastalık gibi durumların tespitinde bu oran yüzde 85’in üzerinde. Ancak bazı anomaliler gibi yaygın olmayan klinik problemlerde başarı oranlarımız yüzde 70’in altında. Geliştirdiğimiz yazılım diş hekimlerine özellikle teşhis konusunda çok önemli faydalar sağlıyor. Yoğun iş temposu içinde çalışan diş hekimlerinin daha hızlı karar vermesine destek verecek yapay zeka uygulamaları; diş eksikliklerinin belirlenmesi, ağızdaki restorasyonların belirlenmesi, çürük tespiti, periapikal patolojilerin tespiti, kist ve tümör teşhisi, periodontal problemlerin belirlenmesi, dental anomalilerin tespit edilmesi, implant planlaması, implant markalarının tespiti gibi birçok klinik problemin belirlenmesi ve bu tanısal tespitlere bağlı olarak tedavi planlaması seçenekleri sunabilecek ve hekimlere karar destek mekanizması olarak büyük faydalar sağlamış olacak.”
Yoğun çalışma temposu içerisinde hekimlerin iş yükünü de azaltacak olan yapay zeka ile daha hızlı ve kolay tanı konulabileceğini, sefalometrik radyografiler üzerinden yapay zeka aracılığıyla otomatik sefalometrik analiz yapılarak, analiz süreçlerinin çok kolaylaşacağını, zamandan ve insan gücünden tasarruf sağlanmış olacağını ifade eden Bayrakdar, “Sadece radyografiler değil, ağız içi fotoğrafla, ağız içi tarayıcı görüntüleri de yapay zeka ile tanı ve tedavi süreçlerine dahil oluyor. CBCT görüntüleri üzerinden anatomik yapıların otomatik segmentasyonu ve üç boyutlu baskı için .stl formatında katı model dosyaları yine yapay zeka ile otomatize bir şekilde elde edilebilir” diyor.
EĞİTİM İÇİN KULLANILIYOR
Bu yıl Eskişehir Osmangazi Teknoparkı’nda spin-off şirketi olarak kurulan CranioCatch’ın diş hekimliği eğitiminde kullanılabilecek yapay zeka destekli bir modülü de var. Diş hekimliği fakültelerindeki eğiticiler öğrenci eğitiminde bu modülü kullanarak öğrencilerin vakalar üzerinde interaktif ve yapay zeka desteği ile değerlendirme yapmalarını sağlıyor. Ayrıca sınav amacıyla da kullanarak öğrencilerin başarıları da test edilebiliyor. Bu ürün KEYPS (Kurumsal Eğitim Planlama ve Yönetim Sistemi) ile entegre edilerek fakültelerin kullanımına sunuldu.
CranioCatch’ın şu anda Sakarya, İstanbul, Erzurum ve Ankara’da müşterileri bulunuyor.
