Akademik Veri Yönetim Sistemi
5. INTERNATIONAL ANKARA SCIENTIFIC RESEARCH AND INNOVATION CONGRESS, Ankara, Türkiye, 7 - 08 Mart 2026, ss.260-272, (Tam Metin Bildiri)
Yapay zekâ (YZ), erken tanı, risk değerlendirmesi ve kişiye özel tedavi yaklaşımlarını
destekleyen ileri sağlık teknolojisi olarak günümüzde tıbbi uygulamalarda kullanımı hızla
artmaktadır. Makine öğrenimi (MÖ), derin öğrenme teknikleri ve sinir ağları gibi kavramları
kapsayan YZ, özellikle oral ve maksillofasiyal cerrahi (OMC) alanında ameliyat öncesi
planlama, cerrahi prosedür sırasında karar desteği ve ameliyat sonrası tedavi sonuçlarının
değerlendirilmesinde hekimlere yardımcı olmaktadır. Literatürler, YZ'nin OMC'nin belirli
alanlarında, özellikle radyografik görüntü kalitesinin iyileştirilmesi, kist ve tümörlerin tanısı,
sefalometrik ölçümlerin yapılması, sanal cerrahi simülasyonları ve kişiselleştirilmiş tedavi
stratejilerinde etkin şekilde kullanılmakta olduğu gösterilmektedir. Karmaşık tıbbi görüntüleme
verilerinin ileri düzeyde analizi sayesinde, YZ sistemleri hekimlere ameliyat öncesi
değerlendirmelerde destek sağlarken, ameliyat anı karar verme sürecinde anlık geri bildirim ve
rehberlik sunarak komplikasyon oranlarının azaltılmasını sağlayabilmektedir. Ancak, bu umut
verici gelişmelere rağmen, YZ çözümleri henüz rutin klinik pratiğinde tam olarak entegre
olmamıştır. Bunun başlıca nedenleri arasında, sınırlı veri mevcudiyeti ve standardizasyon
eksikliğinin olması, metodolojik titizlik gereksinimi, etik sorumlulukların tam belirlenmemiş
olması ve klinik uygulamalarda yeterince kullanışlı olup olmadığına dair soruların yer almış
olmasıdır.
Bu çalışmanın amacı, OMC'de YZ uygulamalarının mevcut durumunu tanıdan tedavi
planlamasına kadar kapsamlı bir şekilde incelemek, literatürdeki güncel bulguları özetlemek ve
bu alandaki gelecek araştırmalara ışık tutabilmektir.