ORTODONTİDE YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ SEFALOMETRİK ANALİZLER: TANISAL GÜVENİLİRLİK VE KLİNİK YANSIMALAR

📝 Özet

Ortodontide sefalometrik analiz, tanı, tedavi planlaması ve büyüme-gelişim değerlendirmesi için kritik bir araçtır. Ancak manuel landmark işaretleme işlemi zaman alıcı olup gözlemci içi ve gözlemciler arası hata riskleri taşımaktadır. Bu derlemenin amacı, yapay zekâ (YZ) destekli sefalometrik analizlerin tanısal güvenilirliğini ve klinik yansımalarını güncel literatür ışığında incelemektir. Özellikle derin öğrenme ve konvolüsyonel sinir ağları (CNN) temelli sistemler, 2B lateral sefalogramlarda saniyeler içinde analiz yapabilmekte ve klinik olarak kabul edilebilir hata sınırlarında (genellikle 2 mm altı) yüksek uyum göstermektedir. Bununla birlikte, YZ performansının her parametrede eşit olmadığı; insizör eğimi, yumuşak doku noktaları ve bilateral landmarklarda doğruluk oranlarının düştüğü görülmektedir. Ayrıca, karmaşık kraniyofasiyal anomalisi olan hastalarda ve karma dentisyon dönemindeki çocuklarda YZ'nin tanısal güvenilirliği azalmaktadır. 3B ve KIBT tabanlı analizlerde umut verici gelişmeler yaşansa da mevcut ticari sistemler arasında performans açısından heterojenlik bulunmaktadır. Sonuç olarak, YZ uygulamaları ortodontik teşhis sürecinde klinisyenlerin yerini alacak otonom sistemlerden ziyade, iş akışını hızlandıran, ölçüm tekrarlanabilirliğini artıran ve standartlaşma sağlayan güçlü yardımcı karar destek araçları olarak değerlendirilmelidir.

📄 PDF indir