"CranioCatch" adlı yazılım, Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Kaan Orhan'ın danışmanlığında, Eskişehir Osmangazi Üniversitesinden (ESOGÜ) öğretim üyeleri tarafından geliştirildi.

Diş hekimliğinin tüm alanlarında klinik sorunların çözümü için kullanılabilen yerli yazılım, 2 yıllık akademik çalışmanın ürünü.

Patent başvurusu yapıldı

Sisteme yüklenen 2 boyutlu dental radyografiler, daha önce yazılıma diş hekimlerince tanımlanan ağız, diş ve çene sorunları ve tedavi çözümleri sayesinde, yapay zeka yardımıyla işleniyor.

Bu sayede yapay zeka, doğru tanı konulmasında diş hekimlerine karar destek mekanizması niteliğiyle yardımcı oluyor.

Uzaktan eğitim amacıyla kullanılmaya başlanan yazılıma patent alınması için ESOGÜ tarafından Türk Patent Kurumuna başvuru yapıldı.

"Yerli bir yazılımla geliştirdik"

Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar, diş hekimliğinde işlerini kolaylaştıracak bir çözümü yapay zekada aradıklarını söyledi.

"Radyolojik olarak görüntülerin uygulamasında otomatik tanı sistemi geliştirmeyi hedefledik. Diş hekimliğinde kullandığımız uygun rutin radyografilar ve ileri görüntüleme teknikleriyle otomatik tanı yapabilecek bir sistem geliştirmek için çalışmaya başladık. Akademik çalışmalar belirli bir seviyeye ulaşınca yerli bir yazılımla 'Craniocatch' adını verdiğimiz uygulamayı geliştirdik." 

"Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem"

Bayrakdar, uluslararası piyasaya hitap edecek bir ürün olmasını istedikleri için yazılıma yabancı isim verdiklerini anlattı.

Dünyada diş hekimliği radyolojisiyle ilgili otomatik tanı sistemi uygulamasının çok az olduğunu söyleyen Bayrakdar, şu bilgileri paylaştı:

"Bu uygulamayı yapan 2-3 firma yurt dışı kaynaklı. Hem yerli bir yazılım geliştirmeyi hem de ülkemiz içinde kendi ihtiyacımızı giderirken uluslararası pazarda yer almak için yapay zekayla çalışan 'CranioCatch' adlı markayı ortaya çıkarttık. Hekim radyoloji cihazı ile filmi çektikten sonra filmi CranioCatch sistemine yüklediğinde yapay zeka destekli otomatik tanı sistemi sayesinde hastanın tanı ve tedavi planı hazırlanacak. Böylece hekimlere karar destek mekanizması olarak fayda sağlanacak. Hekimlerin iş yükünü azaltıcı bir sistem. CranioCatch ile daha hızlı ve kolay tanı konulabilecek. Bu sistem, hekimlere destek mekanizması olarak yardım edecek."

Bayrakdar, özellikle koronavirüs sürecinde diş hekimliğinde uzaktan eğitimde rahatlıkla kullanabilecek yapay zeka destekli modül de oluşturduklarını söyledi.

Radyolojik görüntü sisteme yükleniyor

Doç. Dr. Alper Odabaş ise radyolojik görüntüyü, diş hekimince tespit edilen herhangi bir hastalığın etiketlenmesinin ardından sisteme yüklediklerini söyledi.

Görüntünün her pikselinin tek tek işlendiğini anlatan Odabaş, şu bilgileri verdi:

"Yazılım, piksellerin her birinde rahatsızlık olup olmadığını tespit etmeye çalışıyor. Bunu yaparken de hekimin daha önce görüntü üzerinde rahatsızlığın bulunduğu yerlere yaptığı etiketlemelerini öğreniyor. Yeni bir görüntüde hekimin hiçbir işlem yapmasına gerek duymadan tanıyı koyabiliyor. Yerli olarak böyle bir yazılım yok."

Yazılımı geliştiren bilim insanları

Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalından Doç. Dr. İbrahim Şevki Bayrakdar ve Dr. Öğretim Üyesi Elif Bilgir, Ortodonti Ana Bilim Dalından Dr. Öğretim Üyesi Mehmet Uğurlu ile ESOGÜ Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünden Doç. Dr. Alper Odabaş, Dr. Öğretim Üyesi Ahmet Faruk Aslan ve Dr. Öğretim Üyesi Özer Çelik.